Advertisement

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)

  •  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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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)
    优质
    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。
     
  • 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）
    优质
    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MATLAB的CNN-BiLSTM时间序列预测实现（含完整源码及数据）
    优质
    本项目采用MATLAB开发，结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)，致力于提升时间序列预测精度。提供详尽源代码及测试数据，便于学习研究。 在MATLAB 2020b及以上版本中实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络进行单变量时间序列预测。如果遇到程序乱码问题，请使用记事本打开并复制到文件中，然后运行主程序CNN_BiLSTMTS即可。
     
  • 基于MATLAB的CNN-BiLSTM时间序列预测实现（含完整源码及数据）.zip
    优质
    本资源提供了一个利用MATLAB开发的时间序列预测模型，结合了卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)，旨在提升预测精度。附带完整源代码和所需数据集，适合深入学习与实践应用。 MATLAB实现CNN-BiLSTM时间序列预测的完整源码及数据文件已获得97分高分通过期末大作业项目评审。此资源适用于期末大作业、课程设计等场景，是追求高分的学生的理想选择。下载后只需简单部署即可使用。 该代码集成了卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM），用于时间序列预测任务，具有较高的参考价值和实用性。
     
  • 基于CEEMDAN-CNN-LSTM的时间序列预测（含Python代码及数据）
    优质
    本研究采用改进的CEEMDAN结合CNN与LSTM模型进行时间序列预测，并提供Python实现代码和相关数据集。适合科研人员和技术爱好者参考学习。 CEEMDAN-CNN-LSTM时间序列预测（Python完整源码和数据）用于AQI预测。该方法结合了CEEMDAN分解与卷积长短期记忆神经网络，以提高时间序列的预测准确性。
     
  • 基于MATLAB的PSO-CNN-BiLSTM多变量时间序列预测实现（附完整代码及解析）
    优质
    本研究采用MATLAB环境，融合粒子群优化与CNN-BiLSTM模型，针对复杂多变量时间序列进行精准预测。文中不仅详述算法原理，还提供全套代码供读者实践参考。 本段落探讨了如何运用粒子群优化（PSO）、卷积神经网络（CNN）及双向长短时记忆网络（BiLSTM），构建一个多变量时间序列预测模型。该模型具备高次元特征提取、时间依赖性建模以及优化算法的特点，适用于能源需求预测和金融数据分析等领域。未来改进方向包括集成更多模型以提高准确性、实现在线学习功能，并引入更多的超参数优化方法。 适合人群：具有一定编程基础的开发者和技术研究人员，尤其是对时间序列预测感兴趣的人士。 使用场景及目标： 1. 提升多变量时间序列预测精度与泛化能力； 2. 探索PSO在模型超参数优化中的应用； 3. 实际应用场景包括能源需求预测和金融数据分析等。 其他说明：文档提供了完整的代码以及详细的步骤指导，涵盖了数据预处理、模型训练、评估指标计算及GUI设计。未来研究方向还包括对更大规模数据集的测试与进一步优化模型性能。
     
  • 基于CNN-BiLSTM的时间序列预测（含Matlab完整代码及数据）
    优质
    本项目运用CNN-BiLSTM模型进行时间序列预测，提供详尽的Matlab实现代码与真实数据集，适用于学术研究和工程实践。 CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络用于时间序列预测的Matlab完整程序及数据集。该方法适用于单变量时间序列预测，在运行环境方面要求至少使用Matlab 2020及以上版本。
     
  • 基于CNN-BILSTM的多维时间序列预测及其回归分析（含MATLAB代码）
    优质
    本研究提出了一种结合卷积神经网络与双向长短期记忆模型的方法，用于处理和预测多维度时间序列数据，并进行回归分析。提供详尽的MATLAB实现代码以供参考学习。 基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络（CNN-BILSTM）的多维时间序列预测方法结合了CNN和BILSTM的优点，适用于复杂模式的时间序列数据预测任务。该模型采用回归方式进行预测，并在MATLAB环境中实现了高效且易懂的代码实现。 评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE以及MAPE等，这些标准能够全面衡量模型的性能表现。此代码具备高质量的特点，不仅易于学习理解，还便于用户根据自身需求替换数据集进行实验和优化。
     
  • 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）
    优质
    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。