本文主要是介绍多维时序 | Matlab实现基于VMD-DBO-LSTM、VMD-LSTM、LSTM的多变量时间序列预测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
多维时序 | Matlab实现基于VMD-DBO-LSTM、VMD-LSTM、LSTM的多变量时间序列预测
目录
- 多维时序 | Matlab实现基于VMD-DBO-LSTM、VMD-LSTM、LSTM的多变量时间序列预测
- 预测效果
- 基本介绍
- 程序设计
- 参考资料
预测效果
基本介绍
Matlab实现基于VMD-DBO-LSTM、VMD-LSTM、LSTM的多变量时间序列预测（完整程序和数据）
1.先运行vmdtest，进行vmd分解；
2.再运行VMD-DBO-LSTM，三个模型对比；
3.运行环境Matlab2018及以上。
- VMD-DBO-LSTM：变分模态分解结合蜣螂算法优化长短期记忆神经网络；
- VMD-LSTM：变分模态分解结合长短期记忆神经网络；
- LSTM：长短期记忆神经网络。
程序设计
- 完整程序和数据获取方式：私信博主回复Matlab实现基于VMD-DBO-LSTM、VMD-LSTM、LSTM的多变量时间序列预测。
clc;clear;close all;format compact
tic
clc
clear all
fs=1;%采样频率，即时间序列两个数据之间的时间间隔，这里间隔1h采样
Ts=1/fs;%采样周期X = xlsread('北半球光伏数据.xlsx','C2:E296');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);
% 参数设置
options = trainingOptions('adam', ... % 优化算法Adam'MaxEpochs', 70, ... % 最大训练次数'GradientThreshold', 1, ... % 梯度阈值'InitialLearnRate', 0.01, ... % 初始学习率'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 学习率调整'LearnRateDropPeriod', 60, ... % 训练850次后开始调整学习率'LearnRateDropFactor',0.2, ... % 学习率调整因子'L2Regularization', 0.01, ... % 正则化参数'ExecutionEnvironment', 'cpu',... % 训练环境'Verbose', 0, ... % 关闭优化过程'Plots', 'training-progress'); % 画出曲线% 训练
net = trainNetwork(vp_train, vt_train, layers, options);
%analyzeNetwork(net);% 查看网络结构
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/category_11799242.html?spm=1001.2014.3001.5482
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/124571691
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