【MATLAB】CEEMDAN_LSTM神经网络时序预测算法

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简介: 【MATLAB】CEEMDAN_LSTM神经网络时序预测算法

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1 基本定义

CEEMDAN-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了完全扩展经验模态分解(CEEMD)和自适应噪声(AN)以及长短期记忆神经网络(LSTM)的时间序列预测方法。

首先,CEEMDAN算法将原始时间序列分解为一系列固有模式函数(IMF)和一个残差序列。与CEEMD不同的是,CEEMDAN在分解过程中引入了自适应噪声,通过在每个IMF上添加不同的噪声来提高分解的准确性和稳定性。

然后,将利用CEEMDAN分解后的IMFs输入到LSTM中。LSTM是一种深度学习中的流行方法,尤其在处理长时间序列相关问题上具有独特优势。LSTM的内部结构由遗忘门、输入门、输出门和存储单元组成,通过这些门控单元的相互作用,LSTM能够学习到时间序列中的长期依赖关系。

通过结合CEEMDAN和LSTM,该算法能够更好地捕捉时间序列中的复杂模式,提高预测的准确性和稳定性。在实际应用中,CEEMDAN-LSTM算法可以应用于各种领域,如金融市场预测、气象预报、能源消耗预测等。

CEEMDAN-LSTM神经网络时序预测算法具有以下优点:

  1. 高分解准确性:通过引入自适应噪声,CEEMDAN能够更准确地提取时间序列中的复杂模式,从而提高预测的准确性。
  2. 稳定性好:自适应噪声的引入增加了算法的稳定性,使其在处理不同类型的时间序列数据时都能表现出良好的性能。
  3. 可扩展性强:CEEMDAN-LSTM算法可以与其他先进的机器学习算法相结合,进一步提高预测的准确性和稳定性。
  4. 灵活性高:该算法可以根据实际需求进行调整和优化,适用于不同领域的时间序列预测问题。

然而,CEEMDAN-LSTM神经网络时序预测算法也存在一些潜在的缺点:

  1. 计算复杂度高:由于该算法涉及多个步骤和复杂的计算过程,因此对于大规模时间序列数据的处理可能会面临计算性能的挑战。
  2. 对异常值敏感:由于自适应噪声的引入,该算法可能对异常值较为敏感,可能导致预测结果受到一定影响。
  3. 对初值敏感:LSTM模型的初值设定对预测结果具有一定影响,可能需要在训练过程中进行适当的调整和优化。
  4. 需要大量数据:LSTM模型通常需要大量的数据进行训练,对于小规模数据集可能无法达到理想的预测效果。

总体而言,CEEMDAN-LSTM神经网络时序预测算法在时间序列预测领域具有一定的优势和潜力,但也需要针对具体问题进行适当的调整和优化。

2 出图效果

附出图效果如下:

附视频教程操作:

3 代码获取

【MATLAB】CEEMDAN_LSTM 神经网络时序预测算法

https://mbd.pub/o/bread/ZZmUmphv

200 种 MATLAB 算法及绘图合集

https://www.aliyundrive.com/s/9GrH3tvMhKf

提取码: f0w7

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