数据展示网站模板,备案 非网站备案,常州网站建设方案维护,网页设计作品及代码时序预测 | MATLAB实现EEMD-GRU、GRU集合经验模态分解结合门控循环单元时间序列预测对比 目录 时序预测 | MATLAB实现EEMD-GRU、GRU集合经验模态分解结合门控循环单元时间序列预测对比效果一览基本介绍模型搭建程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.MATLAB实现EEMD-GRU、GRU时…时序预测 | MATLAB实现EEMD-GRU、GRU集合经验模态分解结合门控循环单元时间序列预测对比 目录 时序预测 | MATLAB实现EEMD-GRU、GRU集合经验模态分解结合门控循环单元时间序列预测对比效果一览基本介绍模型搭建程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.MATLAB实现EEMD-GRU、GRU时间序列预测对比; 2.时间序列预测 就是先eemd把原输入全分解变成很多维作为输入 再输入GRU预测 ; 3.运行环境Matlab2020b及以上输出RMSE、MAPE、MAE等多指标对比 先运行main1_eemd_test进行eemd分解再运行main2_gru、main3_eemd_gru再运行main4_compare两个模型对比。 程序乱码是由于Matlab版本不一致造成的处理方式如下先重新下载程序如XXX.m程序出现乱码则在文件夹中找到XXX.m右击选择打开方式为记事本文本文档txt查看文档是否乱码通常不乱码则删除Matlab中的XXX.m的全部代码将文本文档中不乱码的代码复制到Matlab中的XXX.m中。 模型搭建 EEMD-GRU (Ensemble Empirical Mode Decomposition - Gated Recurrent Unit) 是一种将 EEMD 和 GRU 结合起来进行时间序列预测的方法。EEMD 用于将原始时间序列分解成多个固有模态函数 (Intrinsic Mode Functions, IMFs)然后 GRU 用于对这些 IMFs 进行建模和预测。 EEMD 是一种数据分解方法将时间序列分解成多个 IMFs 和一个残差项。IMFs 是具有不同频率和振幅特征的函数可以表示原始时间序列的不同成分。GRU (Gated Recurrent Unit):GRU 是一种循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN) 的变体具有门控机制可以捕捉时间序列中的长期依赖关系。GRU 通过门控单元来控制信息的流动和记忆的更新。 EEMD-GRU 时间序列预测过程: a. 将原始时间序列进行 EEMD 分解得到多个 IMFs 和一个残差项。 b. 将每个 IMF 作为 GRU 的输入序列训练多个 GRU 模型每个模型对应一个 IMF。 c. 对于每个 GRU 模型使用历史时刻的输入序列预测下一个时刻的值。 d. 将每个 GRU 模型的预测结果加权求和得到最终的时间序列预测结果。 EEMD-GRU 时间序列预测公式: 假设有 N 个 IMFs第 i 个 IMF 的 GRU 模型表示为 GRU_i。 对于第 i 个 GRU 模型其输入序列为 X_i [x_i1, x_i2, …, x_iT]其中 x_ij 表示第 i 个 IMF 在时间 j 的值。 模型 GRU_i 的预测结果为 y_i [y_i1, y_i2, …, y_iT]其中 y_ij 表示模型 GRU_i 在时间 j 的预测值。 最终的时间序列预测结果为 y w_1 * y_1 w_2 * y_2 … w_N * y_N其中 w_i 表示第 i 个 GRU 模型的权重。 以上是 EEMD-GRU 时间序列预测的基本原理和公式通过将 EEMD 的分解结果与 GRU 的建模能力相结合可以更好地捕捉时间序列的特征和趋势提高预测的准确性。 程序设计
完整程序和数据获取方式1私信博主回复MATLAB实现EEMD-GRU、GRU集合经验模态分解结合门控循环单元时间序列预测对比同等价值程序兑换完整程序和数据下载方式2(资源处直接下载)MATLAB实现EEMD-GRU、GRU集合经验模态分解结合门控循环单元时间序列预测对比
%% 创建混合网络架构
% 输入特征维度
numFeatures f_;
% 输出特征维度
numResponses 1;
FiltZise 10;
% layers [...% 输入特征sequenceInputLayer([numFeatures 1 1],Name,input)sequenceFoldingLayer(Name,fold)dropoutLayer(0.25,Name,drop3)% 全连接层fullyConnectedLayer(numResponses,Name,fc)regressionLayer(Name,output) ];layers layerGraph(layers);layers connectLayers(layers,fold/miniBatchSize,unfold/miniBatchSize);%%
% 批处理样本
MiniBatchSize 128;
% 最大迭代次数
MaxEpochs 500;options trainingOptions( adam, ...MaxEpochs,500, ...GradientThreshold,1, ...InitialLearnRate,optVars.InitialLearnRate, ...LearnRateSchedule,piecewise, ...LearnRateDropPeriod,400, ...LearnRateDropFactor,0.2, ...L2Regularization,optVars.L2Regularization,...Verbose,false, ...Plots,none);%% 训练混合网络
net trainNetwork(XrTrain,YrTrain,layers,options);
desvio_estandarstd(x);
xx/desvio_estandar;
xconruidoxNstd*randn(size(x));
[modos, o, it]emd(xconruido,MAXITERATIONS,MaxIter);
modosmodos/NR;
iterit;
if NR2for i2:NRxconruidoxNstd*randn(size(x));[temp, ort, it]emd(xconruido,MAXITERATIONS,MaxIter);temptemp/NR;litlength(it);[p liter]size(iter);if litliterit[it zeros(1,liter-lit)];end;if literlititer[iter zeros(p,lit-liter)];end;iter[iter;it];[filas columnas]size(temp);[alto ancho]size(modos);diferenciaalto-filas;if filasaltomodos[modos; zeros(abs(diferencia),ancho)];end;if altofilastemp[temp;zeros(abs(diferencia),ancho)];end;modosmodostemp;end;
end;
itsiter;
modosmodos*desvio_estandar;参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
