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1 基本定义
TVF-EMD_MFE_SVM_LSTM 神经网络时序预测算法是一种结合了变分模态分解(TVF-EMD)、多尺度特征提取(MFE)、聚类后展开支持向量机(SVM)和长短期记忆神经网络(LSTM)的复杂预测方法。下面是对该算法的详细介绍:
1. 变分模态分解(TVF-EMD)
- TVF-EMD 是一种自适应信号分解方法,它将复杂时间序列分解为多个固有模态函数(IMF)和一个残差项。TVF-EMD 是经验模态分解(EMD)的一种变体,通过引入变分框架来优化分解过程,使得分解更加精确和稳定。
- 通过 TVF-EMD,算法能够有效地提取时间序列中的复杂模式和趋势,为后续的预测提供更准确的数据表示。每个 IMF 代表了原始时间序列中的一个特定频率或尺度的成分,而残差项则包含了剩余的趋势或噪声。
2. 多尺度特征提取(MFE)
- MFE 技术用于从 TVF-EMD 分解得到的 IMF 和残差项中提取多尺度特征。这些特征包括统计特性、频域特性、时域特性等,能够全面描述每个 IMF 和残差项在不同尺度上的行为。
- 通过 MFE,算法能够捕捉到时间序列中的局部和全局模式,为后续的预测模型提供更丰富、更有代表性的信息。这些特征可以作为预测模型的输入,帮助模型更好地理解和预测时间序列的变化。
3. 支持向量机(SVM)
- SVM 是一种常用的监督学习算法,适用于处理分类和回归问题。在 TVF-EMD_MFE_SVM_LSTM 算法中,SVM 被用来初步预测每个 IMF 和残差项的未来值。
- 利用历史数据和 MFE 提取的多尺度特征,SVM 可以训练多个独立的预测模型,每个模型对应一个 IMF 或残差项。这些模型能够捕捉到数据中的非线性关系,并为后续的 LSTM 模型提供初始预测结果。
4. 长短期记忆神经网络(LSTM)
- LSTM 是一种特殊的循环神经网络(RNN),特别适合处理具有长期依赖关系的时间序列数据。在 TVF-EMD_MFE_SVM_LSTM 算法中,LSTM 用于进一步优化 SVM 的初步预测结果。
- LSTM 接收 SVM 的预测结果和 MFE 提取的多尺度特征作为输入,通过其内部的记忆单元和门控机制,学习到时间序列中的长期依赖关系。LSTM 模型可以对每个 IMF 和残差项进行更精确的预测。
综上所述,TVF-EMD_MFE_SVM_LSTM 神经网络时序预测算法结合了变分模态分解、多尺度特征提取、支持向量机和长短期记忆神经网络的优点,旨在实现对复杂时间序列数据的高精度预测。这种算法在金融市场预测、气象预报、能源消耗预测等领域具有广泛的应用前景。然而,需要注意的是,该算法的计算复杂度较高,需要适当的优化和调整以适应不同的应用场景。
2 出图效果
附出图效果如下:
3 代码获取
【MATLAB】tvf_emd_ MFE_SVM_LSTM 神经网络时序预测算法
https://mbd.pub/o/bread/ZZqXl59w
MATLAB 228 种科研算法及 23 期科研绘图合集(2024 年 2 月 21 号更新版)
https://www.aliyundrive.com/s/9GrH3tvMhKf
提取码: f0w7
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