【CEEMDAN-VMD-CNN-LSTM】双重分解+卷积神经网络+长短期记忆神经网络多变量回归预测,多变量输入模型

双重分解(Dual Decomposition)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)结合的多变量回归预测需要详细的实现和数据情况才能给出具体的示例代码。以下是一个基本的框架和描述,供您参考。

数据准备:

假设有多个输入特征 X1, X2, ..., Xn 和一个目标变量 Y,形状分别为 (样本数, 特征数) 和 (样本数, 1)。

假设数据已经准备好,并且已经根据需要进行了预处理,例如标准化。

双重分解(Dual Decomposition):

双重分解是一种用于处理多变量时间序列数据的技术,它将时间序列数据分解为趋势成分和季节性成分,并分别建模预测。

首先,对每个输入特征 Xi 进行季节性分解,得到趋势成分 Trend_i 和季节性成分 Seasonality_i。

对于目标变量 Y,也进行季节性分解,得到趋势成分 Trend_Y 和季节性成分 Seasonality_Y。

卷积神经网络(CNN):

使用卷积神经网络来捕捉时间序列数据的局部模式和特征。

将输入特征 Xi 和目标变量 Y 分别作为输入,构建 CNN 模型,可以根据数据的特点和需求设计具体的网络结构。

CNN 可以包含一些卷积层、池化层和全连接层,以及适当的激活函数和正则化方法。

长短期记忆神经网络(LSTM):

使用长短期记忆神经网络来捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。

将趋势成分 Trend_i, Trend_Y 和季节性成分 Seasonality_i, Seasonality_Y 作为输入,构建 LSTM 模型,可以根据数据的特点和需求设计具体的网络结构。

LSTM 可以包含一些 LSTM 层和全连接层,以及适当的激活函数和正则化方法。

模型集成和预测:

将 CNN 和 LSTM 的输出进行集成,可以使用加权平均或其他集成方法。

最终的预测结果即为集成后的输出,可以反向进行趋势成分和季节性成分的分解,得到最终的预测值。

相关推荐
Xiaok101819 分钟前
解决 Hugging Face SentenceTransformer 下载失败的完整指南:ProxyError、SSLError与手动下载方案
开发语言·神经网络·php
荷包蛋蛋怪2 小时前
【北京化工大学】 神经网络与深度学习 实验6 MATAR图像分类
人工智能·深度学习·神经网络·opencv·机器学习·计算机视觉·分类
Start_Present11 小时前
Pytorch 第十二回:循环神经网络——LSTM模型
pytorch·rnn·神经网络·数据分析·lstm
橙色小博14 小时前
长短期记忆神经网络(LSTM)基础学习与实例:预测序列的未来
人工智能·python·深度学习·神经网络·lstm
卧式纯绿17 小时前
每日文献(八)——Part one
人工智能·yolo·目标检测·计算机视觉·目标跟踪·cnn
2301_764441331 天前
基于神经网络的肾脏疾病预测模型
人工智能·深度学习·神经网络
Start_Present1 天前
Pytorch 第十三回:神经网络编码器——自动编解码器
pytorch·python·深度学习·神经网络
liruiqiang051 天前
循环神经网络 - 简单循环网络
人工智能·rnn·深度学习·神经网络·机器学习
鸿蒙布道师1 天前
OpenAI战略转向:开源推理模型背后的行业博弈与技术趋势
人工智能·深度学习·神经网络·opencv·自然语言处理·openai·deepseek
小白的高手之路2 天前
torch.nn.Conv2d介绍——Pytorch中的二维卷积层
人工智能·pytorch·python·深度学习·神经网络·机器学习·cnn