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

有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~

1 基本定义

CEEMD_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. CEEMD(完全扩展经验模态分解):CEEMD是EMD(经验模态分解)的一种变体,它通过在分解过程中引入自适应噪声(AN)来提高分解的准确性和稳定性。与EMD相比,CEEMD能够更好地处理模态混叠问题,并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。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CEEMD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。在CEEMD_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,CEEMD_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法通过结合CEEMD、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,CEEMD利用自适应噪声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,CEEMD_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

代码见附件

相关推荐
烦躁的大鼻嘎11 分钟前
模拟算法实例讲解:从理论到实践的编程之旅
数据结构·c++·算法·leetcode
xrgs_shz21 分钟前
MATLAB读入不同类型图像并显示图像和相关信息
图像处理·计算机视觉·matlab
C++忠实粉丝28 分钟前
计算机网络socket编程(4)_TCP socket API 详解
网络·数据结构·c++·网络协议·tcp/ip·计算机网络·算法
用户37791362947551 小时前
【循环神经网络】只会Python,也能让AI写出周杰伦风格的歌词
人工智能·算法
福大大架构师每日一题1 小时前
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (396)-- 算法导论25.2 1题
算法·文心一言
EterNity_TiMe_1 小时前
【论文复现】(CLIP)文本也能和图像配对
python·学习·算法·性能优化·数据分析·clip
机器学习之心1 小时前
一区北方苍鹰算法优化+创新改进Transformer!NGO-Transformer-LSTM多变量回归预测
算法·lstm·transformer·北方苍鹰算法优化·多变量回归预测·ngo-transformer
yyt_cdeyyds2 小时前
FIFO和LRU算法实现操作系统中主存管理
算法
alphaTao2 小时前
LeetCode 每日一题 2024/11/18-2024/11/24
算法·leetcode
kitesxian2 小时前
Leetcode448. 找到所有数组中消失的数字(HOT100)+Leetcode139. 单词拆分(HOT100)
数据结构·算法·leetcode