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SVMD_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法结合了单变量分解SVMD、多尺度特征提取MFE、聚类后展开支持向量机SVM和长短期记忆神经网络LSTM的优点旨在实现对时间序列数据的高精度预测。以下是对该算法的详细介绍 单变量分解SVMD SVMD是一种针对单变量时间序列的分解方法。它旨在将原始时间序列分解为多个成分或模态以便更好地理解和预测其行为。这种分解可能基于矩阵分解技术如奇异值分解SVD或其他适合单变量时间序列分解的技术。 通过SVMD可以将原始时间序列转化为多个组成部分每个组分可能代表不同的频率、趋势或周期性行为。 多尺度特征提取MFE MFE技术用于从SVMD分解得到的各个成分中提取多尺度特征。这些特征可能包括统计特性、频域特性、时域特性等能够全面描述每个成分在不同尺度上的行为。 通过MFE算法能够捕捉到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。 支持向量机SVM SVM是一种常用的监督学习算法特别适用于处理分类和回归问题。在SVMD_MFE_SVM_LSTM算法中SVM用于初步预测SVMD分解后每个成分的未来值。 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分解成分。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。 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SVMD_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模型可以对每个分解成分进行更精确的预测。
综上所述SVMD_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法结合了单变量分解、多尺度特征提取、支持向量机和长短期记忆神经网络的优点旨在实现对时间序列数据的高精度预测。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
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