自己视频怎么上传网站,四线城市做网站建设怎么样,网站制作需求分析,怎么做辅助发卡网站时序预测 | Matlab实现EEMD-SSA-BiLSTM、EEMD-BiLSTM、SSA-BiLSTM、BiLSTM时间序列预测对比 目录 时序预测 | Matlab实现EEMD-SSA-BiLSTM、EEMD-BiLSTM、SSA-BiLSTM、BiLSTM时间序列预测对比预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.Matlab实现EEMD-SSA-BiLSTM、…时序预测 | Matlab实现EEMD-SSA-BiLSTM、EEMD-BiLSTM、SSA-BiLSTM、BiLSTM时间序列预测对比 目录 时序预测 | Matlab实现EEMD-SSA-BiLSTM、EEMD-BiLSTM、SSA-BiLSTM、BiLSTM时间序列预测对比预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.Matlab实现EEMD-SSA-BiLSTM、EEMD-BiLSTM、SSA-BiLSTM、BiLSTM时间序列预测对比集合经验模态分解结合麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络、集合经验模态分解结合双向长短期记忆神经网络、麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络、双向长短期记忆神经网络时间序列预测对比。 2.EEMD-SSA-BiLSTM是一种基于集合经验模态分解EEMD、麻雀算法SSA和双向长短期记忆神经网络BiLSTM的时间序列预测方法 首先使用EEMD方法对原始时间序列进行分解得到多个固有模态函数IMF。然后使用SSA算法对每个IMF进行优化得到最优的模型参数。最后将所有IMF的预测结果相加得到最终的预测结果。.EEMD-SSA-BiLSTM方法的优点是能够充分挖掘时间序列的非线性和非平稳特征并且能够自适应地对每个IMF进行优化提高了预测的准确性和鲁棒性可以应用于各种时间序列预测问题例如股票价格预测、气象数据预测、交通流量预测等。 3.运行环境Matlab2018b及以上运行每个子文件夹的main即可excel数据方便替换 程序设计
完整程序和数据下载方式私信博主回复Matlab实现EEMD-SSA-BiLSTM、EEMD-BiLSTM、SSA-BiLSTM、BiLSTM时序预测对比。
%% 采用ssa优化
[x ,fit_gen,process]ssaforlstm(XTrain,YTrain,XTest,YTest);%分别对隐含层节点 训练次数与学习率寻优
%% 参数设置
pop5; % 种群数
M20; % 最大迭代次数
%初始化种群
for i 1 : popfor j1:dimif j1%除了学习率 其他的都是整数x( i, j ) (ub(j)-lb(j))*randlb(j);elsex( i, j ) round((ub(j)-lb(j))*randlb(j));endendfit( i )fitness(x(i,:),P_train,T_train,P_test,T_test);
end
pFit fit;
pX x;
fMinfit(1);
bestX x( i, : );for t 1 : M[ ~, sortIndex ] sort( pFit );% Sort.从小到大[fmax,B]max( pFit );worse x(B,:);r2rand(1);%%%%%%%%%%%%%5%%%%%%这一部位为发现者探索者的位置更新%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%if(r20.8)%预警值较小说明没有捕食者出现for i 1 : pNum %r2小于0.8的发现者的改变1-20 % Equation (3)r1rand(1);x( sortIndex( i ), : ) pX( sortIndex( i ), : )*exp(-(i)/(r1*M));%对自变量做一个随机变换x( sortIndex( i ), : ) Bounds( x( sortIndex( i ), : ), lb, ub );%对超过边界的变量进行去除fit( sortIndex( i ) )fitness(x(sortIndex( i ),:),P_train,T_train,P_test,T_test);endelse %预警值较大说明有捕食者出现威胁到了种群的安全需要去其它地方觅食for i 1 : pNum %r2大于0.8的发现者的改变x( sortIndex( i ), : ) pX( sortIndex( i ), : )randn(1)*ones(1,dim);x( sortIndex( i ), : ) Bounds( x( sortIndex( i ), : ), lb, ub );fit( sortIndex( i ) )fitness(x(sortIndex( i ),:),P_train,T_train,P_test,T_test);endend[ ~, bestII ] min( fit );bestXX x( bestII, : );%%%%%%%%%%%%%5%%%%%%这一部位为加入者追随者的位置更新%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%for i ( pNum 1 ) : pop %剩下20-100的个体的变换 % Equation (4)% i% sortIndex( i )Afloor(rand(1,dim)*2)*2-1;if( i(pop/2))%这个代表这部分麻雀处于十分饥饿的状态因为它们的能量很低也是是适应度值很差需要到其它地方觅食x( sortIndex(i ), : )randn(1,dim).*exp((worse-pX( sortIndex( i ), : ))/(i)^2);else%这一部分追随者是围绕最好的发现者周围进行觅食其间也有可能发生食物的争夺使其自己变成生产者x( sortIndex( i ), : )bestXX(abs(( pX( sortIndex( i ), : )-bestXX)))*(A*(A*A)^(-1))*ones(1,dim);endx( sortIndex( i ), : ) Bounds( x( sortIndex( i ), : ), lb, ub );%判断边界是否超出fit( sortIndex( i ) )fitness(x(sortIndex( i ),:),P_train,T_train,P_test,T_test);end%%%%%%%%%%%%%5%%%%%%这一部位为意识到危险注意这里只是意识到了危险不代表出现了真正的捕食者的麻雀的位置更新%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%crandperm(numel(sortIndex));%%%%%%%%%这个的作用是在种群中随机产生其位置也就是这部分的麻雀位置一开始是随机的意识到危险了要进行位置移动%处于种群外围的麻雀向安全区域靠拢处在种群中心的麻雀则随机行走以靠近别的麻雀bsortIndex(c(1:pop));for j 1 : length(b) % Equation (5)if( pFit( sortIndex( b(j) ) )(fMin) ) %处于种群外围的麻雀的位置改变x( sortIndex( b(j) ), : )bestX(randn(1,dim)).*(abs(( pX( sortIndex( b(j) ), : ) -bestX)));else%处于种群中心的麻雀的位置改变x( sortIndex( b(j) ), : ) pX( sortIndex( b(j) ), : )(2*rand(1)-1)*(abs(pX( sortIndex( b(j) ), : )-worse))/ ( pFit( sortIndex( b(j) ) )-fmax1e-50);endx( sortIndex(b(j) ), : ) Bounds( x( sortIndex(b(j) ), : ), lb, ub );fit( sortIndex( b(j) ) )fitness(x(sortIndex( b(j) ),:),P_train,T_train,P_test,T_test);end参考资料 [1] https://blog.csdn.net/article/details/126072792?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/article/details/126044265?spm1001.2014.3001.5502 [3] https://blog.csdn.net/article/details/126043107?spm1001.2014.3001.5502
