Advertisement

基于经验模态分解与双向长短期记忆网络的时间序列预测（包含BILSTM及EMD-BILSTM模型）

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文提出了一种结合经验模态分解(EMD)和双向长短期记忆(BiLSTM)网络的时间序列预测方法，包括纯BiLSTM模型和EMD-BiLSTM混合模型。通过实证分析展示了该方法的有效性和优越性。 本段落探讨了基于经验模态分解（EMD）与双向长短期记忆网络（BILSTM）的时间序列预测方法，并对比分析了单独使用BILSTM模型的效果。文中使用的评价指标包括R2、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、根均方误差（RMSE）和平均相对百分比误差（MAPE）。这些模型具有很高的质量，便于学习与数据替换操作。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于经验模态分解与双向长短期记忆网络的时间序列预测（包含BILSTM及EMD-BILSTM模型）
    优质
    本文提出了一种结合经验模态分解(EMD)和双向长短期记忆(BiLSTM)网络的时间序列预测方法，包括纯BiLSTM模型和EMD-BiLSTM混合模型。通过实证分析展示了该方法的有效性和优越性。 本段落探讨了基于经验模态分解（EMD）与双向长短期记忆网络（BILSTM）的时间序列预测方法，并对比分析了单独使用BILSTM模型的效果。文中使用的评价指标包括R2、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、根均方误差（RMSE）和平均相对百分比误差（MAPE）。这些模型具有很高的质量，便于学习与数据替换操作。
  • 基于双向长短期记忆网络（BILSTM）的多变量时间序列预测及其MATLAB实现代码
    优质
    本项目采用BILSTM模型对多变量时间序列数据进行预测，并提供详细的MATLAB实现代码。适用于研究与工程实践中的时间序列分析任务。 基于双向长短期记忆网络（BILSTM）的多变量时间序列预测方法使用了MATLAB代码实现，并且评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE以及MAPE等，这些代码具有很高的质量并且易于学习及替换数据。
  • 基于Matlab的SSA-BiLSTM：麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络的时间序列预测（含完整源码及数据）
    优质
    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法与BiLSTM模型的方法，用于优化时间序列预测性能。通过MATLAB实现，并提供源代码和实验数据，以供学术交流使用。 Matlab实现SSA-BiLSTM麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络时间序列预测方法如下： 1. 实现了使用麻雀算法（SSA）对双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）进行参数优化，包括隐含层节点数量、训练次数和学习率。 2. 输入数据为单变量的时间序列数据，即一维数据集。 3. 运行环境要求Matlab 2020及以上版本。运行主程序文件SSABiLSTMTIME即可执行预测任务；其他函数文件无需单独运行，并且所有代码及所需的数据应放置在同一文件夹中，其中data子目录包含用于训练和测试的原始数据集。 4. 在命令窗口输出模型评估指标包括平均绝对误差（MAE）、平均相对百分比误差（MAPE）以及均方根误差（RMSE）。
  • 基于LSTM的长短期记忆神经网络时间序列预测
    优质
    本研究利用LSTM（长短时记忆）模型进行时间序列预测，通过改进传统RNN结构，有效解决了长期依赖问题，提升了预测准确度。 MATLAB实现LSTM（长短期记忆神经网络）时间序列预测涉及使用MATLAB中的相关工具箱来构建和训练LSTM模型，以进行时间序列数据的预测任务。这通常包括准备数据、定义网络架构、配置训练参数以及评估模型性能等步骤。
  • 基于长短期记忆网络的预测模型
    优质
    本研究提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的预测模型，旨在改进时间序列数据的预测精度。通过深度学习技术优化参数配置，该模型在多个实验中表现出色。 利用长短期记忆（LSTM）模型构建的预测模型适用于时间序列类回归预测任务，并可通过MATLAB软件中的工具箱进行分析。该方法广泛应用于多个领域的预测工作。用户可以导入自己的数据集并调整相关参数，如输入层和输出层的数量以及样本数量等。评价指标包括实际值与误差图、R方（决定系数）、平均百分比误差、均方根误差（RMSE）及中位数绝对误差（MBE），这些有助于评估模型的预测效果。
  • 基于长短期记忆网络(LSTM)的MATLAB时间序列预测分析
    优质
    本研究利用MATLAB平台，采用长短期记忆网络（LSTM）对时间序列数据进行深度学习建模与预测分析，旨在提高预测精度和稳定性。 1. 本项目使用Matlab实现长短期记忆网络的时间序列预测，并提供完整源码及数据。 2. 数据为单列格式，采用递归自回归方法进行时间序列预测。 3. 预测结果的评价指标包括R²、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）和RMSE（均方根误差）。 4. 项目包含拟合效果图及散点图展示。 5. 所需数据为Excel格式，要求使用Matlab 2019及以上版本进行处理。
  • 基于粒子群算法优化的双向长短期记忆网络（PSO-BILSTM）在时间序列预测中的应用（含Matlab完整程序及数据）
    优质
    本研究提出了一种结合粒子群优化算法与双向长短期记忆网络的新型模型(PSO-BILSTM)，用于提升时间序列预测精度，并提供了详尽的Matlab实现代码和实验数据。 基于粒子群算法优化双向长短期记忆网络（PSO-BILSTM）的时间序列预测方法使用了2019及以上版本的Matlab编写完整程序，并提供了相关数据集。该代码通过调整学习率、隐藏层节点个数以及正则化参数等来改进模型性能，评价指标包括R²、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、根均方误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)，以全面评估预测效果。代码质量高，便于学习者理解和替换数据进行实验。
  • 利用MATLAB R2019b进行基于双向长短时记忆(BiLSTM)的需求预测
    优质
    本研究运用MATLAB R2019b软件平台，采用双向长短时记忆网络（BiLSTM）模型，对需求数据进行了深入分析与精准预测，为决策提供了有力支持。 使用MATLAB R2019b进行双向长短时记忆（BiLSTM）的需求预测。
  • 基于麻雀算法优化的SSA-CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络在时间序列预测中的应用（含Matlab完整程序及数据）
    优质
    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法优化的SSA-CNN-BiLSTM模型，用于提升时间序列预测精度，并提供了详细的MATLAB实现代码和实验数据。 SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向长短期记忆神经网络用于时间序列预测（包含Matlab完整程序和数据）。该研究通过调整学习率、正则化参数及单元数，在MATLAB 2020及以上版本的运行环境中进行模型训练与测试。
  • 使用Python的长短期记忆网络做时间序列预测
    优质
    本项目利用Python编程语言和长短期记忆（LSTM）神经网络模型进行时间序列数据的预测分析。通过构建深度学习框架，优化算法参数，旨在提高时间序列模式识别及未来趋势预测的准确性与可靠性。 长短期记忆递归神经网络具有学习长时间序列数据的能力。这在时间序列预测方面似乎非常有用，并且事实确实如此。本教程将指导你如何为一个一步单变量的时间序列预测问题开发LSTM模型。完成此教程后，您将会了解： - 如何为预测任务建立性能基准。 - 如何设计用于一步时间序列预测的稳健测试框架。 - 准备数据、开发和评估适用于时间序列预测的LSTM递归神经网络的方法。 本教程将涵盖以下内容： 1. 洗发水销售额的数据集； 2. 测试设置； 3. 使用持续性模型进行预测； 4. LSTM数据准备； 5. 开发用于一步时间序列预测的LSTM模型； 6. 利用开发好的LSTM模型做出预测； 7. 完整的LSTM案例研究展示; 8. 如何获得稳定的结果。 9. 教程扩展。