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💥1 概述

CEEMDAN-CNN-GRU-GlobalAttention + XGBoost组合预测研究

摘要

本文提出了一种基于CEEMDAN（完备集合经验模态分解）、CNN（卷积神经网络）、GRU（门控循环单元）与GlobalAttention（全局注意力机制）以及XGBoost（极端梯度提升）的组合预测模型。该模型旨在通过分解复杂时间序列数据，利用深度学习模型捕捉序列中的复杂特征，并结合机器学习模型进行精准预测。实验结果表明，该组合模型在多个数据集上均表现出优异的预测性能。

1. 引言

时间序列预测在金融、气象、能源等多个领域具有广泛应用。然而，由于时间序列数据往往具有非线性、非平稳性和复杂性等特点，单一预测模型难以准确捕捉其内在规律。因此，组合预测模型逐渐成为研究热点。本文提出了一种基于CEEMDAN-CNN-GRU-GlobalAttention + XGBoost的组合预测模型，旨在通过分解复杂时间序列数据，利用深度学习模型捕捉序列中的复杂特征，并结合机器学习模型进行精准预测。

2. 模型构建

2.1 CEEMDAN分解

CEEMDAN是一种改进的信号分解方法，通过引入自适应噪声，有效减少了传统EMD（经验模态分解）中的模态混叠现象。CEEMDAN将原始时间序列分解为多个IMF（本征模态函数）分量和一个残差分量，每个分量代表不同时间尺度的特征。

2.2 CNN-GRU-GlobalAttention模型

• CNN层：通过卷积和池化操作降低序列长度，增加数据维度，提取序列中的局部特征。
• GRU层：利用GRU网络捕捉序列中的长期依赖关系，解决传统RNN（循环神经网络）中的梯度消失问题。
• GlobalAttention层：引入全局注意力机制，加强模型对输入序列不同部分的关注程度，提高模型捕捉全局上下文信息的能力。

2.3 XGBoost模型

XGBoost是一种基于梯度提升树的集成学习算法，具有高效、灵活和可扩展的特点。它通过迭代地训练多个决策树，并将它们组合起来，实现强大的预测能力。XGBoost在处理高维数据和复杂预测任务时表现出色。

2.4 组合预测模型

将CEEMDAN分解后的分量通过样本熵的计算进行划分，高频复杂分量通过CNN-GRU-GlobalAttention模型进行预测，低频简单分量通过XGBoost模型进行预测。最终，通过集成方法结合两者的预测结果，实现精准预测。

3. 实验设计与结果分析

3.1 数据集介绍

本文使用了电力变压器数据集和风速数据集进行实验验证。这些数据集包含多个特征变量，能够充分反映时间序列数据的复杂性和非线性特点。

3.2 实验设置

• 数据预处理：对原始数据进行归一化处理，消除量纲影响。
• 模型参数设置：根据经验设置CNN、GRU和XGBoost的参数，并通过交叉验证进行调优。
• 评估指标：采用均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）作为评估指标，衡量模型的预测性能。

3.3 实验结果

实验结果表明，CEEMDAN-CNN-GRU-GlobalAttention + XGBoost组合预测模型在电力变压器数据集和风速数据集上均表现出优异的预测性能。与单一模型相比，组合模型的MSE和MAE均显著降低，预测精度得到显著提升。

3.4 结果分析

• CEEMDAN分解的有效性：CEEMDAN分解有效降低了序列的非平稳性，使得分解后的分量更易于预测。
• CNN-GRU-GlobalAttention模型的优势：CNN-GRU-GlobalAttention模型能够捕捉序列中的复杂特征，特别是全局上下文信息，提高了预测的准确性。
• XGBoost模型的补充作用：XGBoost模型在处理低频简单分量时表现出色，有效补充了CNN-GRU-GlobalAttention模型的不足。

4. 模型优势与创新点

4.1 模型优势

• 高精度预测：通过组合多种模型，充分利用各自的优势，实现高精度预测。
• 强泛化能力：模型在多个数据集上均表现出优异的预测性能，具有较强的泛化能力。
• 可解释性：XGBoost模型能够提供特征重要性分析，有助于理解模型的预测机制。

4.2 创新点

• 引入CEEMDAN分解：有效降低了序列的非平稳性，提高了预测的准确性。
• 结合CNN-GRU-GlobalAttention模型：利用深度学习模型捕捉序列中的复杂特征，特别是全局上下文信息。
• 组合预测策略：根据分量的复杂度选择合适的模型进行预测，实现了优势互补。

5. 结论与展望

5.1 结论

本文提出了一种基于CEEMDAN-CNN-GRU-GlobalAttention + XGBoost的组合预测模型，并通过实验验证了其有效性和优越性。该模型在电力变压器数据集和风速数据集上均表现出优异的预测性能，为时间序列预测提供了一种新的思路和方法。

5.2 展望

未来研究可以进一步探索以下方向：

• 优化模型参数：通过更先进的参数优化算法，进一步提高模型的预测性能。
• 引入更多特征：考虑引入更多外部特征变量，提高模型的预测准确性。
• 拓展应用领域：将模型应用于更多领域的时间序列预测任务中，验证其普适性和有效性。

📚2 运行结果

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🎉3 参考文献

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