在时序预测问题中,我们经常遇到的一个挑战是数据的复杂性和非线性。为了解决这个问题,我们可以使用一些模态分解方法,如经验模态分解(EMD)、集合经验模态分解(EEMD)和完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)。这些方法可以将原始的时序数据分解成多个模态分量,每个分量都代表了不同的频率成分和趋势信息,从而简化了预测任务。
该模型基于时间序列的可加性假设,认为时间序列是由趋势、季节性和残差三个部分相加而成。其中,趋势表示时间序列长期的增长或下降趋势,季节性表示时间序列周期性的波动,而残差则是指趋势和季节性部分无法解释的随机波动。 时序分解加法模型的基本形式是Y(t) = T(t) + S(t) + R(t),其中Y(t)是时间序列在...
先运行main1_VMD,进行vmd分解;再运行main2_SSA_Transformer_BiLSTM,三个模型对比;注意:一种算法不是万能的,不同的数据集效果会有差别,后面的工作就是需要调整参数。 数据集 参考文献 程序设计 完整程序和数据获取方式私信博主回复时序分解+优化组合+模型对比!VMD-SSA-Transformer-BiLSTM多变量时间序列预测(Matlab)。
把序列预测里面几个比较有效的思想(多尺度预测,序列分解,尺度间交互)都融到一个模型中了,通过实验结果也能看出来有一定的可解释性。整体采用了纯 mlp 的架构使得效率很高,接近 DLinear。实验很充分,在长短程预测上对比了从多元时序,时空时序以及单元时序的各种场景,并且在统一参数和超参搜索等各种设置下都进行了对...
时序分解有助于简化复杂的时序数据,使得神经网络更容易学习到数据的内在规律。 基础模块是构建神经网络的基础,它们的选择和组合直接影响模型的性能。 Transformer通过自注意力机制能够高效地处理序列数据,捕捉长距离依赖关系,是提升模型性能的关键。 注意力替换升级可以进一步提高Transformer的性能,使模型更加关注关键信息。
图1:各时序模型在不同数据集(Multivariate)上的表现 在6个benchmarks上,Autoformer带了38%的提升。真SOTA。传统的Transformer有两大难点: ● 较难抽取复杂时序中可靠的内生时间模式; ● 原生Transformer的自关注机制的运算成本大。 为此,作者考虑了两个主意: ● 设计序列分解模块; ● 将自相关机制替换自关注机制...
时序分解 | Matlab基于CEEMDAN-CPO-VMD的CEEMDAN结合冠豪猪优化算法(CPO)优化VMD二次分解 matlab 算法 CEEMDAN-CPO-VMD 二次分解 优化算法 时序分解 | Matlab实现DBO-VMD基于蜣螂优化算法优化VMD变分模态分解时间序列信号分解 时序分解 | Matlab实现DBO-VMD基于蜣螂优化算法优化VMD变分模态分解时间序列信号分解 DBO-VMD...
网络流量宏观行为分析的一种时序分解模型 , PP. 1633-1637 程光,龚俭,丁伟 Keywords: 非线性,流量宏观行为,分解模型 Full-Text Cite this paper Add to My Lib Abstract: 大规模网络中的流量行为体现为一个相当复杂的非线性系统,目前国内外对它的研究还没有成熟的方法.文章考虑网络流量非线性的特点,通过不...
针对传统基于时序效应的奇异值分解(SVD)推荐模型在对用户预测评分建模过程中只考虑评分矩阵,采用复杂的时间函数拟合项目的生命周期,用户偏好的时序变化过程,造成模型难于解释,用户偏好捕获不准,评分预测精度不够高等问题,提出了一种改进的综合考虑评分矩阵,项目属性,用户评论标签和时序效应的推荐模型.首先,通过将时间轴划...
针对尾矿坝位移变形的动态特性和传统预测模型在进行尾矿坝位移预测中的不足,提出了一种基于时序分解和麻雀搜索算法-长短时记忆-注意力机制(sparrow search algorithm-long short-term memory-attention mechanism,SSA-LSTM-Attention)模型的尾矿坝位移预测方法.首先,通过改进的自适应噪声完备集合经验模态分解算法(improved ...