VMD-SSA-BiLSTM、VMD-BiLSTM、BiLSTM时间序列预测对比

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预测效果

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基本介绍

1.MATLAB实现BiLSTM>VMD-SSA-BiLSTM、BiLSTM>VMD-BiLSTM、BiLSTM时间序列预测对比;
2.单变量时间序列预测就是先vmd把变量分解变成很多维分别用BiLSTM预测 ;
3.运行环境Matlab2018b及以上，输出RMSE、R2、MAPE、MAE等多指标对比，
先运行vmdtest，进行vmd分解；再运行VMD_SSA_BiLSTM，三个模型对比；
BiLSTM>VMD-SSA-BiLSTM、BiLSTM>VMD-BiLSTM以及BiLSTM在时间序列预测中都有其独特的应用和价值。
BiLSTM时间序列预测
BiLSTM（双向长短期记忆网络）是一种适用于序列数据建模的深度学习网络，具有记忆长时依赖关系的能力。它通过双向结构，更好地捕捉序列数据中的动态特征。在时间序列预测中，BiLSTM被广泛应用于各种场景，如电力负荷预测、风速预测等。其优势在于能够处理长序列和长期依赖关系，通过双向信息流捕捉序列中的上下文信息，从而提高模型性能。
BiLSTM>VMD-BiLSTM时间序列预测
VMD（变分模态分解）是一种信号处理技术，能够将信号分解成多个本征模态函数（IMF），每个IMF代表了信号在不同频率范围的振动特征。BiLSTM>VMD-BiLSTM模型结合了VMD和BiLSTM的优势，首先使用VMD对原始时间序列数据进行分解，得到多个IMF成分，然后将这些IMF成分作为输入序列构建适合BiLSTM模型的序列数据。通过这种方式，BiLSTM>VMD-BiLSTM模型能够更准确地捕捉时间序列数据的内在特征，提高预测精度。BiLSTM>VMD-BiLSTM模型展现出了良好的预测性能。通过VMD分解，模型能够更有效地处理非线性和非平稳信号，提高预测的准确性和可靠性。
BiLSTM>VMD-SSA-BiLSTM时间序列预测
BiLSTM>VMD-SSA-BiLSTM模型在BiLSTM>VMD-BiLSTM的基础上引入了SSA优化算法。BiLSTM>VMD-SSA-BiLSTM模型的优势在于结合了信号处理、优化算法和深度学习技术的优势，能够更有效地处理和预测具有复杂动态特性的时间序列数据。通过VMD和SSA的联合应用，模型能够更准确地捕捉到信号的内在结构和变化趋势，而BiLSTM则能够利用这些信息进行准确的预测。BiLSTM>VMD-SSA-BiLSTM模型在电力负荷预测、风速预测等应用中具有更高的预测精度和更强的鲁棒性。
总结
BiLSTM、BiLSTM>VMD-BiLSTM和BiLSTM>VMD-SSA-BiLSTM在时间序列预测中都有其独特的优势和应用价值。BiLSTM作为基础模型，能够捕捉序列数据中的动态特征；BiLSTM>VMD-BiLSTM通过引入VMD技术，提高了模型对时间序列数据内在特征的捕捉能力；而BiLSTM>VMD-SSA-BiLSTM则进一步引入了SSA优化算法，使得模型在复杂动态特性的时间序列数据预测中表现出更高的预测精度和鲁棒性。在实际应用中，可以根据具体需求和数据特点选择合适的模型进行预测。
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程序设计

完整源码和数据获取方式私信回复BiLSTM>VMD-SSA-BiLSTM、BiLSTM>VMD-BiLSTM、BiLSTM时间序列预测对比。

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X = xlsread('北半球光伏数据.xlsx');save origin_data XL=length(X);%采样点数,即有多少个数据
t=(0:L-1)*Ts;%时间序列
STA=0; %采样起始位置，这里第0h开始采样%--------- some sample parameters forVMD：对于VMD样品参数进行设置---------------
alpha = 2500;       % moderate bandwidth constraint：适度的带宽约束/惩罚因子
tau = 0;          % noise-tolerance (no strict fidelity enforcement)：噪声容限（没有严格的保真度执行）
K = 5;              % modes：分解的模态数
DC = 0;             % no DC part imposed：无直流部分
init = 1;           % initialize omegas uniformly  ：omegas的均匀初始化
tol = 1e-7         
%--------------- Run actual VMD code:数据进行vmd分解---------------------------
[u, u_hat, omega] = VMD(X(:,end), alpha, tau, K, DC, init, tol);%  重构数据集
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1res(i, :) = [reshape(X(i: i + kim - 1,:), 1, kim*or_dim), X(i + kim + zim - 1,:)];
end% 训练集和测试集划分
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);%  数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501