CEEMD-BiLSTM时序预测|负荷预测|互补集合经验模态分解-双向长短期网络|代码+数据

目录

一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

亮点与优势：

 二、实际运行效果：

三、方法原理介绍：

 四、完整程序下载：

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一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

• 本代码基于Matlab平台编译，将互补集合经验模态分解(CEEMD)与双向-长短期记忆神经网络(Bi-LSTM)结合，进行多输入多输出的时序回归预测(以电力负荷预测为例)

• 采用CEEMD对时序信号数据进行分解，提取出多个IMF分量，计算相关性和样本熵，增加后续预测的精度（数据导入后可自动归一化）

• 通过Bi-LSTM对IMF分量进行训练，学习数据变化特征，最终组合预测出未来情况。(各种网络和训练参数可按需调整)

• 采用对比消融实验，突出所用方法的优势

• 自动计算各种预测误差评价指标，自动输出大量实验结果图片

亮点与优势：

• 注释详细，几乎每一关键行都有注释说明，适合小白起步学习

• 直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷

• 编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码

• 所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手

• 出图详细、丰富、美观，可直观查看运行效果

• 附带说明文档（下图），其内容包括：算法原理+程序解释+使用说明

 二、实际运行效果：

三、方法原理介绍：

Bi-LSTM在常规LSTM的基础上引入了双向处理机制。这意味着在对序列进行处理时，Bi-LSTM会同时考虑从前向后（正向LSTM）和从后向前（反向LSTM）的信息。这种双向处理允许模型在每个时间步长上获得更多的上下文信息，从而提升了模型的表现。

Bi-LSTM由两个独立的LSTM层组成：一个处理正向序列，另一个处理反向序列。这两个LSTM层分别独立运作，并最终将各自的隐藏状态输出进行拼接，作为该时刻的整体表示。这种设计使得Bi-LSTM能够在任意给定的时间点上利用过去和未来的信息‌

 四、完整程序下载：