【MATLAB】EEMD_ MFE_SVM_LSTM 神经网络时序预测算法

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

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1 基本定义

EEMD_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了多种技术的复杂预测方法,旨在提高时序预测的准确性和稳定性。以下是对该算法的详细介绍:

  1. EEMD(扩展经验模态分解):EEMD是EMD(经验模态分解)的一种改进方法。通过在原始信号中加入随机噪声,EEMD能够使信号在各个尺度上都得到更充分的分解,从而提高了IMF(固有模式函数)的完整性和准确性。使用EEMD,原始时间序列可以被分解为多个IMF和一个残差序列。这些IMF和残差序列代表了原始信号在不同频率和时间尺度上的变化。
  2. MFE(多尺度特征提取):在EEMD分解之后,通过MFE可以从每个IMF中提取出多尺度的特征。这些特征可能包括信号的统计特性、频域特性、时域特性等。多尺度特征的提取有助于更全面地描述原始信号的特性,并为后续的预测模型提供更丰富的信息。
  3. SVM(支持向量机):SVM是一种监督学习模型,通常用于分类和回归分析。在时序预测中,SVM可以利用历史数据和提取的多尺度特征学习到一个模型。这个模型可以捕捉信号中的非线性关系,并用于预测未来的数据点。SVM的优势在于其对于高维数据的处理能力,以及对于非线性关系的良好捕捉能力。
  4. LSTM(长短期记忆神经网络):LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),特别适用于处理长时间序列相关的问题。LSTM的内部结构包括遗忘门、输入门、输出门和存储单元,这些门控单元使得LSTM能够学习到时间序列中的长期依赖关系。在EEMD_MFE_SVM_LSTM算法中,LSTM可以用于进一步优化SVM的预测结果。通过将每个IMF作为LSTM的输入,并利用LSTM模型对每个IMF进行预测,可以得到更精确的预测结果。

综上所述,EEMD_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法通过结合EEMD、MFE、SVM和LSTM等多种技术的优势,旨在提高时序预测的准确性和稳定性。首先,EEMD用于将原始时间序列分解为多个IMF和一个残差序列;然后,通过MFE从每个IMF中提取多尺度的特征;接着,利用SVM学习这些特征并得到一个初步的预测模型;最后,通过LSTM进一步优化这个预测模型,得到最终的预测结果。这种组合方法能够充分利用各种技术的优点,提高时序预测的准确性和稳定性。在实际应用中,EEMD_MFE_SVM_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。

2 出图效果

附出图效果如下:

3 代码获取

【MATLAB】EEMD_ MFE_SVM_LSTM 神经网络时序预测算法

https://mbd.pub/o/bread/ZZqXl55v

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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