【MATLAB】tvf_emd_ MFE_SVM_LSTM 神经网络时序预测算法

2024-02-28 96

版权

本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

本文涉及的产品

智能开放搜索 OpenSearch行业算法版，1GB 20LCU 1个月

检索分析服务 Elasticsearch 版，2核4GB开发者规格 1个月

实时计算 Flink 版，5000CU*H 3个月

简介： 【MATLAB】tvf_emd_ MFE_SVM_LSTM 神经网络时序预测算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~

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。