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基于Matlab的VMD-SSA-KELM与VMD-KELM在多变量时序预测中的应用（含完整源码及数据）

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简介：
本文提出并对比了基于Matlab实现的VMD-SSA-KELM和VMD-KELM模型，用于解决多变量时间序列预测问题，并提供完整的代码与实验数据。 1. 使用Matlab实现VMD-SSA-KELM和VMD-KELM方法，结合变分模态分解与麻雀算法优化核极限学习机进行多变量时间序列预测。 2. 输入数据为包含7个特征变量的多特征时间序列数据，输出一个变量。 3. 运行环境要求Matlab 2018b及以上版本。使用WTData作为数据集，并运行主程序MainVMDSSAKELMTS，其余文件均为函数文件无需单独运行。所有相关程序和数据应放置在一个同一目录下。 4. 麻雀算法用于优化两个参数：正则化系数C与核函数参数S。 5. 命令窗口将输出MAE、MAPE、MSE、RMSE以及R2等性能指标值。

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  • 基于Matlab的VMD-SSA-KELM与VMD-KELM在多变量时序预测中的应用（含完整源码及数据）
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    本文提出并对比了基于Matlab实现的VMD-SSA-KELM和VMD-KELM模型，用于解决多变量时间序列预测问题，并提供完整的代码与实验数据。 1. 使用Matlab实现VMD-SSA-KELM和VMD-KELM方法，结合变分模态分解与麻雀算法优化核极限学习机进行多变量时间序列预测。 2. 输入数据为包含7个特征变量的多特征时间序列数据，输出一个变量。 3. 运行环境要求Matlab 2018b及以上版本。使用WTData作为数据集，并运行主程序MainVMDSSAKELMTS，其余文件均为函数文件无需单独运行。所有相关程序和数据应放置在一个同一目录下。 4. 麻雀算法用于优化两个参数：正则化系数C与核函数参数S。 5. 命令窗口将输出MAE、MAPE、MSE、RMSE以及R2等性能指标值。
     
  • 基于麻雀算法优化的MATLAB中VMD-SSA-KELM与VMD-KELM在多输入单输出时间序列预测中的应用示例
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    本研究提出并比较了两种利用MATLAB实现的时间序列预测模型——VMD-SSA-KELM和VMD-KELM，采用麻雀搜索算法优化其参数，在多输入单输出场景中验证了前者的优越性。 本段落通过 MATLAB 脚本示例详细解释了利用 VMD-SSA-KELM 和 VMD-KELM 方法来进行多输入单输出时间序列预测的过程。该过程包括数据预处理阶段，如生成含有噪声的正弦波形并进行可视化展示，在此基础上执行变分模态分解(VMD)，使用滑动平均(SSA)进一步平滑处理，并引入核极限学习机(KELM)完成最终的时间序列建模。特别介绍了如何利用麻雀算法提升模型参数准确性，并提供了完整的程序代码和所需数据。 本段落适用人群为从事信号处理与时间序列数据分析的研究员和技术工程师，尤其是那些对使用 MATLAB 工具包进行复杂算法实现感兴趣的专业人士。该方法可用于各种时间序列预测任务中，例如经济趋势预报、气象变化分析等领域中的历史数据建模，并验证不同预测方法间的性能差异。 文中详细描述了每一步骤的具体实施办法与代码示例，便于读者直接运行并调整以测试自己的实际数据。此外还包括有关各主要步骤背后的理论支持和相应的参考资源列表，供进一步深造使用。
     
  • 基于VMD-SSA-LSTM、VMD-LSTM及LSTM的多变量时间序列预测在MATLAB中的实现（含完整代码与数据）
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    本研究在MATLAB环境中实现了基于VMD-SSA-LSTM、VMD-LSTM和LSTM算法的多变量时间序列预测模型，并提供了完整的源代码和实验数据。 使用Matlab实现基于VMD-SSA-LSTM、VMD-LSTM和LSTM的多变量时间序列预测（包含完整程序和数据）： 1. 首先运行vmdtest函数，进行VMD分解； 2. 然后运行VMD-SSA-LSTM代码，对比三个模型的效果； 3. 运行环境需为Matlab 2018及以上版本。
     
  • 使用 MATLAB 实现 VMD 和 SSA 结合 KELM 的时间序列预测示例（含完整代码）
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    本示例展示如何利用MATLAB实现VMD与SSA结合KELM的时间序列预测方法，并提供完整的代码供参考学习。 本段落档介绍了一种结合变分模态分解（VMD）与麻雀搜索算法（SSA），利用MATLAB对核极限学习机（KELM）进行时间序列建模、参数优化及预测的方法，并提供了详细的源代码及其执行结果展示。 该文档适合具备基本编程经验和MATLAB基础知识的研究人员和工程师使用。通过这种方法，从事时间序列分析的科研工作者或工程开发者可以提高预测性能或者探索新的优化方法。 整个案例详细介绍了VMD的实现步骤以及如何利用SSA来优化KELM超参数的过程，并展示了基于生成的数据进行结果对比与图表表示的方法。
     
  • Python中VMD与SSA结合KELM的时间序列预测实现示例（附完整代码及GUI设计...）
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    本项目展示了如何使用Python中的VMD和SSA方法结合KELM算法进行时间序列预测，并提供了完整的源码和图形用户界面设计。 本段落详细介绍了一种基于Python实现的新型时间序列预测方法。该方法结合了变分模态分解（VMD）、麻雀搜索算法（SSA）和核极限学习机（KELM），并配备了GUI界面与可视化工具。文中阐述了项目的背景、目标及其创新之处，讨论了面临的挑战，并详细介绍了VMD的多层级分解、SSA的参数优化、KELM模型的建立以及模型训练和性能评估的具体过程。此外，还包括数据预处理、多目标优化及深度学习融合等扩展方向和技术细节。最后给出了项目部署架构与应用领域（如金融、气象学、能源管理和交通流量预测）。 适用人群：具备中级Python编程技能的数据科学家、AI研究员、机器学习工程师和时间序列分析师。 使用场景及目标：此方法适用于非线性和非平稳的时间序列数据分析，尤其是在金融、医疗保健以及气候科学等领域。通过提高模型的预测精度，增强其稳健性并优化参数选择，帮助企业做出更明智的战略决策；并通过直观友好的用户界面使研究人员更容易上手操作。 本段落提供了详尽的技术指导与案例分析，旨在让读者深入了解如何构建高效的复杂时间序列预测系统，并探讨了潜在的研究和发展方向，如引入更多优化算法或集成深度学习技术以继续推进该领域的前沿探索。
     
  • 基于MATLAB的VMD-SSA-LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-LSSVM和LSSVM在多变量时间序列预测中的比较分析
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    本研究利用MATLAB平台，对比了VMD-SSA-LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-LSSVM及传统LSSVM四种模型在处理多变量时间序列数据预测任务时的性能差异。 本段落介绍了使用MATLAB实现的基于VMD-SSA-LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-LSSVM以及单纯LSSVM方法的时间序列预测项目，并通过设计、编码与结果对比，详细分析了这些模型对多变量时间序列数据的预测准确度和应用优势。文中还提供了详尽的例子代码和实验数据，并利用RMSE（均方根误差）与R²两种评价指标来衡量各个模型的表现。 本段落适合希望了解或从事时间序列预测研究的数据科学家及研究人员，特别适用于多种情况下的时间序列数据模拟和趋势预估任务。目标是找出最适合特定类型多变量数据序列预测的算法模型。对于深入理解各种算法实现及其性能比较的研究者而言，文中不仅提供了完整且详细的程序代码供参考使用，在探讨过程中还能加深对所采用技术及潜在优势的理解与认识。
     
  • 基于Python的VMD-SSA-LSTM时间序列预测方法及完整源码与数据
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    本项目提出了一种结合VMD、SSA和LSTM的新型时间序列预测模型，并提供了基于Python实现的完整源代码及所需的数据集。 1. 本项目使用Python实现VMD-SSA-LSTM时间序列预测，并提供完整源码及数据集支持。开发环境为anaconda + pycharm + python + Tensorflow，代码中包含详细的保姆级注释，几乎每一行都有解释，非常适合初学者学习。 2. 此代码具有参数化编程的特点，用户可以方便地更改相关参数以适应不同场景的需求；同时代码结构清晰、逻辑明了，并配有详尽的说明和注释。 3. 本项目适用于计算机科学、电子信息工程以及数学等专业的大专生课程设计、期末作业或毕业设计任务。 4. 作者是一位在某大厂工作的资深算法工程师，拥有8年的Matlab及Python算法仿真经验。其擅长领域包括但不限于智能优化算法、神经网络预测模型构建与应用、信号处理技术以及元胞自动机等众多领域的算法仿真实验研究。
     
  • 基于CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM-Multihead-Attention的多变量时间序列预测（含MATLAB完整代码及数据）
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    本研究提出了一种结合CEEMDAN、VMD分解技术与CNN-BiLSTM-Multihead-Attention模型的创新方法，用于高效预测多变量时间序列。附带详细MATLAB代码和实验数据，为学术界提供了全面的研究资源。 CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM-multihead-Attention多变量时序预测方法利用了二次分解结合卷积双向长短期记忆神经网络以及多头注意力机制进行模型构建，具体步骤包括：首先通过CEEMDAN对原始数据进行初步分解，并计算样本熵；然后根据样本熵结果执行kmeans聚类操作。在该基础上进一步调用VMD算法针对高频分量Co-IMF1实施二次细化分解处理。接着，将由VMD得到的高频分量与其它非高频率成分（如Co_IMF2, Co_IMF3）作为输入数据送入卷积双向长短期记忆神经网络模型中进行训练预测，并通过多头注意力机制优化输出结果。 在完成上述步骤后，对模型性能进行了全面评估。具体而言，在训练集上的误差指标如下： - 均方差（MSE）：16.4353 - 根均方差（RMSE）：4.0541 - 平均绝对误差（MAE）：3.0789 - 平均相对百分误差（MAPE）：2.77% - 决定系数R²值为 99.5704% 而在测试集上的表现如下： - 均方差（MSE）：196.0442 - 根均方差（RMSE）：14.0016 - 平均绝对误差（MAE）：10.4541 - 平均相对百分误差（MAPE）：9.4436% - 决定系数R²值为 95.3717%
     
  • 基于Python的VMD-GRU时间序列预测实现(含完整源码及数据)
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    本项目采用Python编程语言，结合VMD（变分模态分解）与GRU（门控循环单元）技术进行时间序列预测。提供了详尽的数据集和完整的代码库，便于用户理解和复现研究过程。 使用Python实现VMD-GRU时间序列预测（包含完整源码和数据）的项目适合在anaconda + pycharm环境下运行，并且需要具备Tensorflow环境支持。该项目的特点是代码中加入了详尽的一行一行注释，旨在帮助初学者更好地理解和学习相关技术。 本项目的适用对象包括计算机、电子信息工程以及数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计项目的学生们。此外，它也是对神经网络预测算法感兴趣的读者的绝佳实践材料。 作者是一位在某大型企业工作的资深算法工程师，拥有超过八年的使用Matlab与Python进行智能优化算法、神经网络预测、信号处理以及元胞自动机等多种领域仿真实验的工作经验。
     
  • 基于CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM的多变量时间序列预测方法及其MATLAB实现(含源码与数据)
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    本文提出了一种结合CEEMDAN、VMD分解技术及CNN-BiLSTM模型的多变量时间序列预测方法，并提供了该方法在MATLAB环境下的实现代码和相关数据集。 CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM二次分解结合卷积双向长短期记忆神经网络用于多变量时间序列预测（Matlab完整源码及数据）。该方法首先进行CEEMDAN分解，接着计算样本熵，并根据样本熵结果执行kmeans聚类。随后调用VMD对高频分量Co-IMF1进行二次分解，将VMD的高频部分与Co_IMF2和Co_IMF3作为卷积双向长短期记忆神经网络模型的目标输出分别预测后相加。最终输出包括mae、rmse及mape等多指标评价结果。该方法适用于Matlab 2023及以上版本运行环境。