MATLAB基于GM(灰色模型)与LSTM(长短期记忆网络)的组合预测方法


一、GM与LSTM的基本原理及互补性

1. GM模型的核心特点
  • 基本原理 :通过累加生成(AGO)将原始无序序列转化为具有指数规律的光滑序列,建立一阶微分方程(如GM(1,1))进行预测。其数学形式为:
    dx(1)dt+ax(1)=b \frac{dx^{(1)}}{dt} + ax^{(1)} = b dtdx(1)+ax(1)=b

    其中 x(1)x^{(1)}x(1) 为累加序列,a,ba, ba,b 为待估参数。

  • 优势

    • 小样本需求(≥4个数据点);
    • 不依赖数据分布假设,适用随机性强、信息不全的"灰色系统";
    • 计算效率高,适合短期至中期预测。
  • 局限:长期预测精度下降,对非线性关系捕捉不足。

2. LSTM的核心特点
  • 基本原理 :通过遗忘门、输入门、输出门控制细胞状态(长期记忆),解决传统RNN的梯度消失问题。核心公式包括:

    ft=σ(Wf⋅[ht−1,xt]+bf)it=σ(Wi⋅[ht−1,xt]+bi)ot=σ(Wo⋅[ht−1,xt]+bo)C~t=tanh⁡(WC⋅[ht−1,xt]+bC)Ct=ft⊙Ct−1+it⊙C~tht=ot⊙tanh⁡(Ct) \begin{align*} f_t &= \sigma(W_f \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_f) \\ i_t &= \sigma(W_i \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_i) \\ o_t &= \sigma(W_o \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_o) \\ \tilde{C}t &= \tanh(W_C \cdot [h{t-1}, x_t] + b_C) \\ C_t &= f_t \odot C_{t-1} + i_t \odot \tilde{C}_t \\ h_t &= o_t \odot \tanh(C_t) \end{align*} ftitotC~tCtht=σ(Wf⋅[ht−1,xt]+bf)=σ(Wi⋅[ht−1,xt]+bi)=σ(Wo⋅[ht−1,xt]+bo)=tanh(WC⋅[ht−1,xt]+bC)=ft⊙Ct−1+it⊙C~t=ot⊙tanh(Ct)

  • 优势

    • 捕捉长期依赖关系,适合复杂非线性序列;
    • 在时间序列预测(如股价、风速)中表现卓越。
  • 局限:需大量训练数据,计算成本高,对参数敏感。

3. 互补性分析
  • GM提供数据预处理能力:将原始序列转化为规律性更强的累加序列,降低噪声影响;
  • LSTM提供非线性建模能力:学习GM残差中的复杂模式;
  • 结合方式:GM提取趋势项,LSTM拟合残差项,或通过加权融合预测结果。

二、GM+LSTM组合模型的实现框架

  • 步骤
    1. GM预测原始序列,得到趋势分量 y^GM\hat{y}_{\text{GM}}y^GM;
    2. 计算残差序列 ϵ=y−y^GM\epsilon = y - \hat{y}_{\text{GM}}ϵ=y−y^GM;
    3. LSTM训练残差序列,预测残差值 ϵ^\hat{\epsilon}ϵ^;
    4. 最终预测:y^=y^GM+ϵ^\hat{y} = \hat{y}_{\text{GM}} + \hat{\epsilon}y^=y^GM+ϵ^。

三、代码获取

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