【MATLAB】全网唯一的7种信号分解+ARIMA联合的时序预测算法全家桶

有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~

大家吃一顿火锅的价格便可以拥有7种信号分解+ARIMA组合的时序预测算法,绝对不亏,知识付费是现今时代的趋势,而且都是我精心制作的教程,有问题可随时反馈~也可单独获取某一算法的代码(见每一算法介绍后文)~

1 【MATLAB】VMD-ARIMA联合时序预测算法

接下来详细介绍一下最新的 EMD-ARIMA 联合时序预测算法的原理和思路。

信号分解可以将原始数据分解为 N 层 imf 分量,然后本研究对每层的 imf 分量展开 ARIMA 时序预测,并将预测后的 imf 分量的预测值进行重构,即可得到 EMD-ARIMA 联合时序预测值。

将该EMD-ARIMA 联合时序预测值与单纯的 ARIMA 时序预测值分别与真实值进行对比,求其相关系数、均方根误差以及平均误差可以发现,EMD-ARIMA 联合时序预测算法有较好的预测效果。究其原因不难发现,信号分解是将原始数据分解为不同频率的数据,也即每一层imf分量的频率大致相同,是具有较好的周期性和规律性的数据、因而当采用 ARIMA 时序预测算法对每一层 imf 分量展开预测的时候其预测效果会更加接近真值。

算法示意图

2【MATLAB】EEMD-ARIMA联合时序预测算法

接下来详细介绍一下最新的 EEMD-ARIMA 联合时序预测算法的原理和思路。

信号分解可以将原始数据分解为 N 层 imf 分量,然后本研究对每层的 imf 分量展开 ARIMA 时序预测,并将预测后的 imf 分量的预测值进行重构,即可得到 EEMD-ARIMA 联合时序预测值。

将该EEMD-ARIMA 联合时序预测值与单纯的 ARIMA 时序预测值分别与真实值进行对比,求其相关系数、均方根误差以及平均误差可以发现,EEMD-ARIMA 联合时序预测算法有较好的预测效果。究其原因不难发现,信号分解是将原始数据分解为不同频率的数据,也即每一层imf分量的频率大致相同,是具有较好的周期性和规律性的数据、因而当采用 ARIMA 时序预测算法对每一层 imf 分量展开预测的时候其预测效果会更加接近真值。

算法示意图

3【MATLAB】CEEMD-ARIMA联合时序预测算法

接下来详细介绍一下最新的 CEEMD-ARIMA 联合时序预测算法的原理和思路。

信号分解可以将原始数据分解为 N 层 imf 分量,然后本研究对每层的 imf 分量展开 ARIMA 时序预测,并将预测后的 imf 分量的预测值进行重构,即可得到 CEEMD-ARIMA 联合时序预测值。

将该CEEMD-ARIMA 联合时序预测值与单纯的 ARIMA 时序预测值分别与真实值进行对比,求其相关系数、均方根误差以及平均误差可以发现,CEEMD-ARIMA 联合时序预测算法有较好的预测效果。究其原因不难发现,信号分解是将原始数据分解为不同频率的数据,也即每一层imf分量的频率大致相同,是具有较好的周期性和规律性的数据、因而当采用 ARIMA 时序预测算法对每一层 imf 分量展开预测的时候其预测效果会更加接近真值。

算法示意图

4【MATLAB】CEEMDAN-ARIMA联合时序预测算法

接下来详细介绍一下最新的 CEEMDAN-ARIMA 联合时序预测算法的原理和思路。

信号分解可以将原始数据分解为 N 层 imf 分量,然后本研究对每层的 imf 分量展开 ARIMA 时序预测,并将预测后的 imf 分量的预测值进行重构,即可得到 CEEMDAN-ARIMA 联合时序预测值。

将该CEEMDAN-ARIMA 联合时序预测值与单纯的 ARIMA 时序预测值分别与真实值进行对比,求其相关系数、均方根误差以及平均误差可以发现,CEEMDAN-ARIMA 联合时序预测算法有较好的预测效果。究其原因不难发现,信号分解是将原始数据分解为不同频率的数据,也即每一层imf分量的频率大致相同,是具有较好的周期性和规律性的数据、因而当采用 ARIMA 时序预测算法对每一层 imf 分量展开预测的时候其预测效果会更加接近真值。

算法示意图

5【MATLAB】ICEEMDAN-ARIMA联合时序预测算法

接下来详细介绍一下最新的 ICEEMDAN-ARIMA 联合时序预测算法的原理和思路。

信号分解可以将原始数据分解为 N 层 imf 分量,然后本研究对每层的 imf 分量展开 ARIMA 时序预测,并将预测后的 imf 分量的预测值进行重构,即可得到 ICEEMDAN-ARIMA 联合时序预测值。

将该ICEEMDAN-ARIMA 联合时序预测值与单纯的 ARIMA 时序预测值分别与真实值进行对比,求其相关系数、均方根误差以及平均误差可以发现,ICEEMDAN-ARIMA 联合时序预测算法有较好的预测效果。究其原因不难发现,信号分解是将原始数据分解为不同频率的数据,也即每一层imf分量的频率大致相同,是具有较好的周期性和规律性的数据、因而当采用 ARIMA 时序预测算法对每一层 imf 分量展开预测的时候其预测效果会更加接近真值。

算法示意图

6【MATLAB】小波分解-ARIMA联合时序预测算法

接下来详细介绍一下最新的 小波分解-ARIMA 联合时序预测算法的原理和思路。

信号分解可以将原始数据分解为 N 层 imf 分量,然后本研究对每层的 imf 分量展开 ARIMA 时序预测,并将预测后的 imf 分量的预测值进行重构,即可得到 小波分解-ARIMA 联合时序预测值。

将该小波分解-ARIMA 联合时序预测值与单纯的 ARIMA 时序预测值分别与真实值进行对比,求其相关系数、均方根误差以及平均误差可以发现,小波分解 -ARIMA 联合时序预测算法有较好的预测效果。究其原因不难发现,信号分解是将原始数据分解为不同频率的数据,也即每一层imf分量的频率大致相同,是具有较好的周期性和规律性的数据、因而当采用 ARIMA 时序预测算法对每一层 imf 分量展开预测的时候其预测效果会更加接近真值。

算法示意图

7【MATLAB】VMD-ARIMA联合时序预测算法

接下来详细介绍一下最新的 VMD-ARIMA 联合时序预测算法的原理和思路。

信号分解可以将原始数据分解为 N 层 imf 分量,然后本研究对每层的 imf 分量展开 ARIMA 时序预测,并将预测后的 imf 分量的预测值进行重构,即可得到 VMD-ARIMA 联合时序预测值。

将该VMD-ARIMA 联合时序预测值与单纯的 ARIMA 时序预测值分别与真实值进行对比,求其相关系数、均方根误差以及平均误差可以发现,VMD-ARIMA 联合时序预测算法有较好的预测效果。究其原因不难发现,信号分解是将原始数据分解为不同频率的数据,也即每一层imf分量的频率大致相同,是具有较好的周期性和规律性的数据、因而当采用 ARIMA 时序预测算法对每一层 imf 分量展开预测的时候其预测效果会更加接近真值。

算法示意图


视频演示效果~

【MATLAB 】 EMD-ARIMA联合时序预测算法,科研创新优选算法

开源算法见文章开头PDF~

相关推荐
karmueo4620 分钟前
视频序列和射频信号多模态融合算法Fusion-Vital解读
算法·音视频·多模态
写代码的小球3 小时前
求模运算符c
算法
weixin_472339464 小时前
高效处理大体积Excel文件的Java技术方案解析
java·开发语言·excel
枯萎穿心攻击4 小时前
响应式编程入门教程第二节:构建 ObservableProperty<T> — 封装 ReactiveProperty 的高级用法
开发语言·unity·c#·游戏引擎
Eiceblue6 小时前
【免费.NET方案】CSV到PDF与DataTable的快速转换
开发语言·pdf·c#·.net
m0_555762906 小时前
Matlab 频谱分析 (Spectral Analysis)
开发语言·matlab
大千AI助手7 小时前
DTW模版匹配:弹性对齐的时间序列相似度度量算法
人工智能·算法·机器学习·数据挖掘·模版匹配·dtw模版匹配
浪裡遊7 小时前
React Hooks全面解析:从基础到高级的实用指南
开发语言·前端·javascript·react.js·node.js·ecmascript·php
lzb_kkk8 小时前
【C++】C++四种类型转换操作符详解
开发语言·c++·windows·1024程序员节