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

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

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1 基本定义

CEEMDAN_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了多种先进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。下面是对该算法的详细介绍:

  1. CEEMDAN(完全扩展经验模态分解与自适应噪声)
  • CEEMDAN是经验模态分解(EMD)的一种扩展形式,它结合了完全扩展经验模态分解(CEEMD)和自适应噪声(AN)的优点。与CEEMD相似,CEEMDAN通过在分解过程中引入自适应噪声来提高分解的准确性和稳定性。
  • 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。每个IMF代表了原始信号在特定频率和时间尺度上的变化。
  • 与传统的EMD和CEEMD相比,CEEMDAN具有更高的分解精度和稳定性,尤其适用于处理非线性、非平稳的时序数据。
  1. MFE(多尺度特征提取)
  • 在CEEMDAN分解之后,MFE技术被用来从每个IMF中提取多尺度的特征。这些特征可能包括统计特性、频域特性、时域特性等,它们共同描述了信号在不同尺度上的行为。
  • 通过多尺度特征提取,算法能够更全面地捕捉原始信号中的复杂模式,为后续的预测模型提供更丰富、更有代表性的信息。
  1. SVM(支持向量机)
  • SVM是一种常用的监督学习算法,特别适用于处理分类和回归问题。在时序预测中,SVM可以利用历史数据和提取的多尺度特征来训练一个预测模型。
  • 该模型能够学习并捕捉到数据中的非线性关系,从而实现对未来数据点的准确预测。
  1. LSTM(长短期记忆神经网络)
  • LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),特别擅长处理长时间序列数据。它通过内部的门控机制(如遗忘门、输入门、输出门)和存储单元来捕捉序列中的长期依赖关系。
  • 在CEEMDAN_MFE_SVM_LSTM算法中,LSTM被用来进一步优化SVM的预测结果。具体而言,每个IMF和提取的多尺度特征被作为LSTM的输入,通过LSTM的学习和预测,可以实现对原始时间序列的更精确预测。

综上所述,CEEMDAN_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法通过结合CEEMDAN、MFE、SVM和LSTM等多种技术的优势,实现了对原始时间序列的高精度和稳定预测。在实际应用中,该算法可广泛应用于金融市场预测、气象预报、能源消耗预测等多个领域。

2 出图效果

附出图效果如下:

3 代码获取

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

https://mbd.pub/o/bread/ZZqXl55y

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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