超多对比！时序回归预测|VMD分解+PCA特征筛选+CNN-LSTM|Matlab

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、方法整体工作流程：

1. 数据预处理与信号分解

2. 特征重构与降维

3. ​CNN-LSTM模型构建

4. ​模型训练与优化

5. ​预测结果集成

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VMD(变分模态)分解、PCA(主成分分析法)、CNN(卷积网络)、LSTM(长短期记忆)网络相结合，进行多维度输入、输出的时序回归预测(以电力负荷预测为例、可方便替换数据集)

• 首先，采用VMD对时序信号数据进行分解，提取出多个IMF分量，降低噪声干扰，强化后续预测的精度（数据自动归一化）

• 然后，采用PCA对多个IMF分量的进行特征重构映射，并按照特征重要性进行排序，降低数据维度、突出重点信息、减轻训练干扰和加快训练

• 最后，采用CNN-LSTM对降维转换后特征数据进行训练，学习数据变化特征，从而精确预测出未来情况。(各种网络和训练参数可按需调整)

• 采用对比消融实验，对比了VMD-CNN-LSTM和单一CNN-LSTM方法，从而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