【MATLAB】EWT_LSTM神经网络时序预测算法

2024-01-11 32

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简介： 【MATLAB】EWT_LSTM神经网络时序预测算法

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1 基本定义

EWT-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了经验小波变换（Empirical Wavelet Transform，EWT）和长短期记忆神经网络（LSTM）的时间序列预测方法。

EWT是一种基于小波变换的信号处理方法，能够将信号分解为不同频带的分量，并对每个分量进行特征提取。通过EWT，可以将时间序列数据转化为一系列的小波系数，这些系数可以更好地表示时间序列中的复杂模式和趋势。

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。

EWT-LSTM算法的基本思路是将原始时间序列通过EWT进行分解，将小波系数作为LSTM的输入，利用LSTM模型对每个系数进行预测。通过构建多个独立的LSTM模型，每个模型都有不同的初始化条件和参数设置。每个LSTM模型都会对时间序列进行训练和预测，最后将它们的预测结果进行综合，例如通过平均或加权平均的方式得到最终的预测结果。

EWT-LSTM算法的优势在于通过EWT提取时间序列中的复杂模式和趋势，并利用LSTM学习这些模式和趋势的长期依赖关系。EWT能够处理非线性、非平稳信号，而LSTM能够学习到时间序列中的长期依赖关系，进一步提高预测的准确性和稳定性。

在实际应用中，EWT-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。需要注意的是，该算法也存在一些潜在的局限性，例如计算复杂度高、需要大量数据等。因此，在使用该算法时需要根据实际需求进行适当的调整和优化。