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基于VMD与麻雀搜索算法优化的双向LSTM在多维度时间序列预测中的应用及MATLAB实现（含BILSTM）

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简介：
本文探讨了结合VMD和麻雀搜索算法优化双向LSTM模型，并应用于多维时间序列预测，同时提供了MATLAB代码实现。 VMD-SSA-BILSTM是一种结合变分模态分解（VMD）与麻雀搜索算法优化的双向长短期记忆网络模型，用于多维时间序列预测。该案例使用的数据集是北半球光伏功率数据，包含四个输入特征：太阳辐射度、气温、气压和大气湿度；输出为光伏功率预测值。此外，此方法也可应用于电力负荷、风速等其他类型的时间序列数据的预测。 在模型构建中，信号分解步骤可以采用VMD算法进行，但也可以选择经验模态分解（EMD）、完全集合经验模态分解（CEEMD）、自适应完全集合经验模态分解（CEEMDAN）或增强式经验模态分解（EEMD）。同时，在优化阶段SSA可被粒子群优化（PSO）、灰狼优化算法（GWO）、蚁狮优化算法（AOA）、遗传算法（GA）或其他方法替代。另外，双向长短期记忆网络部分也可以替换为门控循环单元（GRU）或标准LSTM。 代码中包含BILSTM、VMD-BILSTM和VMD-SSA-BILSTM三个模型的对比，并且具有详细的注释便于理解。此外，该代码支持从本地EXCEL文件读取数据，方便用户使用实际案例进行测试与验证。

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  • 基于VMD与麻雀搜索算法优化的双向LSTM在多维度时间序列预测中的应用及MATLAB实现（含BILSTM）
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    本文探讨了结合VMD和麻雀搜索算法优化双向LSTM模型，并应用于多维时间序列预测，同时提供了MATLAB代码实现。 VMD-SSA-BILSTM是一种结合变分模态分解（VMD）与麻雀搜索算法优化的双向长短期记忆网络模型，用于多维时间序列预测。该案例使用的数据集是北半球光伏功率数据，包含四个输入特征：太阳辐射度、气温、气压和大气湿度；输出为光伏功率预测值。此外，此方法也可应用于电力负荷、风速等其他类型的时间序列数据的预测。 在模型构建中，信号分解步骤可以采用VMD算法进行，但也可以选择经验模态分解（EMD）、完全集合经验模态分解（CEEMD）、自适应完全集合经验模态分解（CEEMDAN）或增强式经验模态分解（EEMD）。同时，在优化阶段SSA可被粒子群优化（PSO）、灰狼优化算法（GWO）、蚁狮优化算法（AOA）、遗传算法（GA）或其他方法替代。另外，双向长短期记忆网络部分也可以替换为门控循环单元（GRU）或标准LSTM。 代码中包含BILSTM、VMD-BILSTM和VMD-SSA-BILSTM三个模型的对比，并且具有详细的注释便于理解。此外，该代码支持从本地EXCEL文件读取数据，方便用户使用实际案例进行测试与验证。
     
  • 基于麻雀搜索算法(SSA)优化的长短期记忆神经网络在多变量时间序列预测中的应用，SSA-LSTM多维时间序列预测
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    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法与长短期记忆神经网络的方法（SSA-LSTM），有效提升了多变量时间序列预测的精度和稳定性。 麻雀算法（SSA）优化了长短期记忆神经网络的数据多变量时间序列预测，称为SSA-LSTM多维时间序列预测方法。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量高，易于学习并可方便地替换数据。
     
  • 利用麻雀搜索算法优化LSTM的时间序列预测方法及代码说明
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    本研究运用麻雀搜索算法优化长短期记忆网络（LSTM），提升时间序列预测精度，并提供详尽代码指南。 该代码使用MATLAB编写，并包含详细注释。所有函数均已封装完成，可以直接运行。通过运行主函数可以比较LSTM基础模型与麻雀搜索算法优化后的LSTM模型的性能。
     
  • 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。
     
  • 基于麻雀搜索算法优化的长短时记忆神经网络在时间序列预测中的应用
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    本研究提出一种结合麻雀搜索算法优化的长短时记忆神经网络模型，用于提升时间序列预测精度和效率。 数据为单维度序列，并基于时间节点进行预测。使用MATLAB绘制图表的程序包括单独运行LSTM模型、SSA-LSTM联合模型以及两者对比分析的部分。训练集占总数据量的70%，剩余30%用于预测，大约有2000个样本点，代码配有详细说明并可供调整学习。
     
  • 基于麻雀搜索算法的VMD参数优化-python实现
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    本项目采用Python语言，结合麻雀搜索算法对变分模态分解（VMD）中的参数进行优化，以提高信号处理效果。 1. Python语言 2. 有数据集可供直接运行。
     
  • 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）
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    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。
     
  • 基于麻雀算法优化的核极限学习机(SSA-KELM)在时间序列预测中的应用及MATLAB实现
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    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法与核极限学习机的时间序列预测模型（SSA-KELM），并提供了该模型的具体MATLAB实现方法，有效提升预测精度。 基于麻雀算法优化核极限学习机（SSA-KELM）的时间序列预测方法研究了如何利用麻雀搜索策略改进核极限学习机以提高时间序列预测的准确性。该方法在MATLAB环境中实现，代码质量高且易于理解与修改数据，适用于深度探究和实际应用。 模型评价指标包括R2、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（根均方误差）以及MAPE（平均相对百分比误差），用于全面评估预测效果。
     
  • 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。
     
  • 【LSTM预测】利用多种算法与麻雀搜索算法优化LSTM进行空气质量预测（含MATLAB代码）.zip
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    本资源提供了一种结合多种机器学习算法及麻雀搜索算法优化长短期记忆网络(LSTM)的方法，以提高空气质量预测的准确性。附带详细的MATLAB实现代码。适合科研与工程应用。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab代码模型及运行结果。