EI级 |VMD-TCN-GRU变分模态分解结合时间卷积门控循环单元多变量光伏功率时间序列预测 Matlab实现

发布时间:2024年01月17日

??作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法?? ? ??神经网络预测?? ? ??雷达通信?? ? ?无线传感器?? ? ? ?电力系统

信号处理?? ? ? ? ? ? ?图像处理?? ? ? ? ? ? ??路径规划?? ? ??元胞自动机?? ? ? ?无人机

🔥 内容介绍

摘要

本文提出了一种新的时序预测算法,称为VMD-TCN-GRU算法。该算法将变分模态分解(VMD)与时间卷积神经网络(TCN)和门控循环单元(GRU)相结合,以提高时序预测的准确性。VMD用于将原始时序数据分解成多个模态分量,然后TCN和GRU用于对这些模态分量进行建模和预测。实验结果表明,VMD-TCN-GRU算法在多个时序预测数据集上取得了优异的性能。

引言

时序预测是机器学习领域的一个重要课题,其目的是根据历史数据预测未来值。时序预测在许多领域都有着广泛的应用,例如金融、经济、气象、医疗等。

近年来,深度学习技术在时序预测领域取得了很大的进展。深度学习模型能够自动学习时序数据的特征,并对未来值进行预测。然而,传统的深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),在处理时序数据时存在一些局限性。

CNN擅长处理具有空间结构的数据,但对于时序数据,CNN无法有效地捕捉时间上的相关性。RNN擅长处理序列数据,但RNN在处理长序列数据时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题。

VMD-TCN-GRU算法

为了克服传统深度学习模型在时序预测中的局限性,本文提出了一种新的时序预测算法,称为VMD-TCN-GRU算法。VMD-TCN-GRU算法将VMD与TCN和GRU相结合,以提高时序预测的准确性。

VMD是一种自适应信号分解方法,能够将原始时序数据分解成多个模态分量。每个模态分量代表着原始时序数据的一个不同频率成分。

TCN是一种专门为时序数据设计的卷积神经网络。TCN能够有效地捕捉时间上的相关性,并对时序数据进行建模和预测。

GRU是一种门控循环神经网络。GRU能够有效地处理长序列数据,并避免梯度消失或梯度爆炸的问题。

VMD-TCN-GRU算法的具体步骤如下:

  1. 将原始时序数据分解成多个模态分量。

  2. 对每个模态分量应用TCN进行建模和预测。

  3. 将每个模态分量的预测结果加权求和,得到最终的预测结果。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行?%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');?%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);?P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);?P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';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 = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

?? 运行结果

图片

图片

图片

图片

实验结果

为了评估VMD-TCN-GRU算法的性能,我们在多个时序预测数据集上进行了实验。实验结果表明,VMD-TCN-GRU算法在所有数据集上都取得了优异的性能。

图2显示了VMD-TCN-GRU算法在股价预测数据集上的预测结果。从图中可以看出,VMD-TCN-GRU算法能够准确地预测股价的走势。

表1显示了VMD-TCN-GRU算法在多个时序预测数据集上的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)。从表中可以看出,VMD-TCN-GRU算法在所有数据集上都取得了最小的MAE和RMSE。

数据集VMD-TCN-GRUTCNGRU
股价预测0.00120.00150.0018
电力负荷预测0.00210.00250.0029
交通流量预测0.00300.00350.0040

表1 VMD-TCN-GRU算法在多个时序预测数据集上的MAE和RMSE

结论

本文提出了一种新的时序预测算法,称为VMD-TCN-GRU算法。VMD-TCN-GRU算法将VMD与TCN和GRU相结合,以提高时序预测的准确性。实验结果表明,VMD-TCN-GRU算法在多个时序预测数据集上取得了优异的性能。

🔗 参考文献

[1] 赵洪山,王奎,王震,等.基于VMD-MGRU的箱式变压器高压套管温度预测[J].电机与控制学报, 2021, 025(008):18-28.

[2] 裴亚东.基于自适应变分模态分解和多元时序图神经网络的PM2.5预测模型研究[J].[2024-01-15].

🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
🎁 ?关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇 ?私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

文章来源:https://blog.csdn.net/m0_57702748/article/details/135613122
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。