青海建设工程信息网站,做彩票网站需要多少钱,上海app网络推广公司,名师工作室建设网站有意向获取代码#xff0c;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
MVMD_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法结合了多变量多尺度分解#xff08;MVMD#xff09;、多尺度特征提取#xff08;MFE#xff09;、支持向量机#xff08;SVM#xff09;和长…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
MVMD_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法结合了多变量多尺度分解MVMD、多尺度特征提取MFE、支持向量机SVM和长短期记忆神经网络LSTM的方法旨在实现对多变量时间序列的高精度预测。以下是关于该算法的详细介绍
1. 多变量多尺度分解MVMD MVMD是一种针对多变量时间序列的分解方法它能够对多个时间序列同时进行经验模态分解。与单变量时间序列分解方法不同MVMD能够考虑到多个时间序列之间的相互关系提取出每个时间序列中的复杂模式和趋势。 通过MVMD多个时间序列被分解为一系列固有模式函数IMF和残差项。这些IMF和残差项代表了原始时间序列中的不同频率和尺度成分为后续的特征提取和预测提供了基础。
2. 多尺度特征提取MFE MFE技术用于从MVMD得到的IMF和残差项中提取多尺度特征。这些特征包括统计特性、频域特性、时域特性等能够全面描述每个IMF和残差项在不同尺度上的行为。 通过MFE算法能够捕捉到多变量时间序列中的局部和全局模式为后续的预测模型提供更丰富、更有代表性的信息。
3. 支持向量机SVM SVM是一种常用的监督学习算法适用于处理分类和回归问题。在MVMD_MFE_SVM_LSTM算法中SVM被用来初步预测每个IMF和残差项的未来值。 利用历史数据和MFE提取的多尺度特征SVM可以训练多个独立的预测模型每个模型对应一个IMF或残差项。这些模型能够捕捉到数据中的非线性关系并为后续的LSTM模型提供初始预测结果。
4. 长短期记忆神经网络LSTM LSTM是一种特殊的循环神经网络RNN特别适合处理具有长期依赖关系的时间序列数据。在MVMD_MFE_SVM_LSTM算法中LSTM用于进一步优化SVM的初步预测结果。 LSTM接收SVM的预测结果和MFE提取的多尺度特征作为输入通过其内部的记忆单元和门控机制学习到时间序列中的长期依赖关系。LSTM模型可以对每个IMF和残差项进行更精确的预测。
综上所述MVMD_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法结合了多变量多尺度分解、多尺度特征提取、聚类后展开支持向量机和长短期记忆神经网络的优点实现对多变量时间序列的高精度预测。这种算法在金融市场预测、气象预报、能源消耗预测等领域具有广泛的应用前景。然而需要注意的是该算法的计算复杂度较高需要适当的优化和调整以适应不同的应用场景。
2 出图效果
附出图效果如下 3 代码获取
代码见附件
