基于PSO粒子群优化的VMD-GRU时间序列预测算法matlab仿真

目录

1.前言

2.算法运行效果图预览

3.算法运行软件版本

4.部分核心程序

5.算法仿真参数

6.算法理论概述

6.1变分模态分解（VMD）

6.2 门控循环单元（GRU）

6.3 粒子群优化（PSO）

7.参考文献

8.算法完整程序工程

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1.前言

        时间序列预测在能源、气象等领域具有重要应用价值。传统方法如ARIMA、SVM等在处理非线性、非平稳序列时存在局限性，而深度学习模型（如GRU）虽能捕捉时序特征，但对初始参数敏感，且复杂序列需预处理以提升预测精度。变分模态分解（VMD）可将复杂时序分解为多个平稳模态分量，门控循环单元（GRU）可有效建模序列长期依赖关系，粒子群优化（PSO）则用于优化GRU的关键参数，形成 “分解-优化-预测” 的完整框架。该算法通过多技术协同，提升时序预测的准确性和鲁棒性。

2.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

3.算法运行软件版本

Matlab2024b(推荐)或者matlab2022a

4.部分核心程序

（完整版代码包含中文注释和操作步骤视频）

...................................................................[T_train,T_test,Pxtrain,Txtrain,Pxtest,Txtest,Norm_I,Norm_O,indim,outdim]=func_process2(X_imf,dims);%LSTM网络，layers = [ ...sequenceInputLayer(indim)             gruLayer(Nlayer)                      reluLayer                           fullyConnectedLayer(outdim)        regressionLayer];%参数设置options = trainingOptions('adam', ...                 % 优化算法Adam'MaxEpochs', 200, ...                             % 最大训练次数'GradientThreshold', 1, ...                       % 梯度阈值'InitialLearnRate', LR, ...                    % 初始学习率'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...             % 学习率调整'LearnRateDropPeriod', 60, ...                   'LearnRateDropFactor',0.2, ...                  '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,INFO] = trainNetwork(Pxtrain, Txtrain, layers, options);Rerr = INFO.TrainingRMSE;Rlos = INFO.TrainingLoss;%预测Tpre1  = predict(net, Pxtrain); Tpre2  = predict(net, Pxtest); %反归一化TNpre1 = mapminmax('reverse', Tpre1, Norm_O); TNpre2 = mapminmax('reverse', Tpre2, Norm_O); %数据格式转换TNpre1s(d,:)  = cell2mat(TNpre1);TNpre2s(d,:)  = cell2mat(TNpre2);T_trains(d,:) = T_train;T_tests(d,:)  = T_test;Rerrs(d,:)=Rerr;Rloss(d,:)=Rlos;
end
220

5.算法仿真参数

%pso参数
Npeop        = 10;  %搜索数量
Iter         = 10; %迭代次数
DD           = 2; %搜索空间维数%每个变量的取值范围
tmps(1,:)    = [10,100]; %
tmps(2,:)    = [0.0001;0.05]; %%学习因子
c1    = 2;                   
c2    = 2;             
%用线性递减因子粒子群算法
Wmax  = 1; %惯性权重最大值
Wmin  = 0.8; %惯性权重最小值
%GRU参数
options = trainingOptions('adam', ...                     % 优化算法Adam'MaxEpochs', 200, ...                             % 最大训练次数'GradientThreshold', 1, ...                       % 梯度阈值'InitialLearnRate', LR, ...                       % 初始学习率'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...             % 学习率调整'LearnRateDropPeriod', 60, ...                   'LearnRateDropFactor',0.2, ...                  '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

6.算法理论概述

6.1变分模态分解（VMD）

      VMD是一种自适应信号分解方法，通过构建变分模型将原始序列分解为若干模态分量（IMF），每个分量对应特定频率尺度，且带宽之和最小化。该过程通过交替迭代更新各模态的频率和幅值实现，无需预设分解层数（实际应用中需结合数据特性确定或优化）。

6.2 门控循环单元（GRU）

       GRU是LSTM的轻量化变体，通过 “重置门” 和 “更新门” 机制控制信息流动，缓解长序列训练中的梯度消失问题。其核心结构包括：

重置门(Reset Gate)：决定历史状态对当前候选状态的遗忘程度。

更新门(Update Gate)：控制历史状态与当前候选状态的融合比例。

6.3 粒子群优化（PSO）

        PSO模拟鸟群觅食行为，通过粒子间的信息共享搜索最优解。每个粒子代表一个候选解，通过更新自身速度和位置逼近全局最优。粒子状态由位置Xi​和速度Vi​表示，需跟踪个体最优位置Pbest,i​和全局最优位置Gbest​。

适应度函数:

针对 VMD-GRU 模型，PSO需优化的参数包括：

GRU隐藏层节点数nh​

学习率η

7.参考文献

[1]皮有春,谭鋆,郭钰静,等.基于改进VMD和GRU的水轮发电机组振动故障预警[J].中国农村水利水电, 2024(3):244-249.DOI:10.12396/znsd.231143.

[2]郗涛,王锴,王莉静.基于优化VMD-GRU的滚动轴承剩余使用寿命预测[J].中国工程机械学报, 2024, 22(1):101-106.

8.算法完整程序工程

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