当前位置: 首页 > news >正文

时序预测 | MATLAB实现EEMD-SSA-LSTM、EEMD-LSTM、SSA-LSTM、LSTM时间序列预测对比

时序预测 | MATLAB实现EEMD-SSA-LSTM、EEMD-LSTM、SSA-LSTM、LSTM时间序列预测对比

目录

    • 时序预测 | MATLAB实现EEMD-SSA-LSTM、EEMD-LSTM、SSA-LSTM、LSTM时间序列预测对比
      • 预测效果
      • 基本介绍
      • 模型描述
      • 程序设计
      • 参考资料

预测效果

1
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

基本介绍

时序预测 | MATLAB实现EEMD-SSA-LSTM、EEMD-LSTM、SSA-LSTM、LSTM时间序列预测对比

模型描述

麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是于2020年提出的。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。该算法比较新颖,具有寻优能力强,收敛速度快的优点。建立麻雀搜索算法的数学模型,主要规则如下所述:
(1)发现者通常拥有较高的能源储备并且在整个种群中负责搜索到具有丰富食物的区域,为所有的加入者提供觅食的区域和方向。在模型建立中能量储备的高低取决于麻雀个体所对应的适应度值(Fitness Value)的好坏。
(2)一旦麻雀发现了捕食者,个体开始发出鸣叫作为报警信号。当报警值大于安全值时,发现者会将加入者带到其它安全区域进行觅食。
(3)发现者和加入者的身份是动态变化的。只要能够寻找到更好的食物来源,每只麻雀都可以成为发现者,但是发现者和加入者所占整个种群数量的比重是不变的。也就是说,有一只麻雀变成发现者必然有另一只麻雀变成加入者。
(4)加入者的能量越低,它们在整个种群中所处的觅食位置就越差。一些饥肠辘辘的加入者更有可能飞往其它地方觅食,以获得更多的能量。
(5)在觅食过程中,加入者总是能够搜索到提供最好食物的发现者,然后从最好的食物中获取食物或者在该发现者周围觅食。与此同时,一些加入者为了增加自己的捕食率可能会不断地监控发现者进而去争夺食物资源。
(6)当意识到危险时,群体边缘的麻雀会迅速向安全区域移动,以获得更好的位置,位于种群中间的麻雀则会随机走动,以靠近其它麻雀。
长短期记忆网络——通常被称为 LSTM,是一种特殊的 RNN,能够学习长期依赖性。由 Hochreiter 和 Schmidhuber(1997)提出的,并且在接下来的工作中被许多人改进和推广。LSTM 在各种各样的问题上表现非常出色,现在被广泛使用。LSTM 被明确设计用来避免长期依赖性问题。长时间记住信息实际上是 LSTM 的默认行为,而不是需要努力学习的东西!
所有递归神经网络都具有神经网络的链式重复模块。在标准的 RNN 中,这个重复模块具有非常简单的结构

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-LSTM、EEMD-LSTM、SSA-LSTM、LSTM时间序列预测对比
%% 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
pop=5; % 种群数
M=20; % 最大迭代次数
%初始化种群
for i = 1 : popfor j=1:dimif j==1%除了学习率 其他的都是整数x( i, j ) = (ub(j)-lb(j))*rand+lb(j);elsex( i, j ) = round((ub(j)-lb(j))*rand+lb(j));endendfit( i )=fitness(x(i,:),P_train,T_train,P_test,T_test);
end
pFit = fit;
pX = x;
fMin=fit(1);
bestX = x( i, : );for t = 1 : M[ ~, sortIndex ] = sort( pFit );% Sort.从小到大[fmax,B]=max( pFit );worse= x(B,:);r2=rand(1);%%%%%%%%%%%%%5%%%%%%这一部位为发现者(探索者)的位置更新%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%if(r2<0.8)%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)r1=rand(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 )A=floor(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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%c=randperm(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)b=sortIndex(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) ) )-fmax+1e-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?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/article/details/126044265?spm=1001.2014.3001.5502
[3] https://blog.csdn.net/article/details/126043107?spm=1001.2014.3001.5502

相关文章:

时序预测 | MATLAB实现EEMD-SSA-LSTM、EEMD-LSTM、SSA-LSTM、LSTM时间序列预测对比

时序预测 | MATLAB实现EEMD-SSA-LSTM、EEMD-LSTM、SSA-LSTM、LSTM时间序列预测对比 目录 时序预测 | MATLAB实现EEMD-SSA-LSTM、EEMD-LSTM、SSA-LSTM、LSTM时间序列预测对比预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 时序预测 | MATLAB实现EEMD-SSA-LSTM、E…...

京东搜索EE链路演进 | 京东云技术团队

导读 搜索系统中容易存在头部效应&#xff0c;中长尾的优质商品较难获得充分的展示机会&#xff0c;如何破除系统的马太效应&#xff0c;提升展示结果的丰富性与多样性&#xff0c;助力中长尾商品成长是电商平台搜索系统的一个重要课题。其中&#xff0c;搜索EE系统在保持排序…...

【C++】反向迭代器精讲(以lIst为例)

目录 二&#xff0c;全部代码 三&#xff0c;设计思路 1. 讨论 2. 关于迭代器文档一个小细节 结语 一&#xff0c;前言 如果有小伙伴还未学习普通迭代器&#xff0c;请参考这篇文章中的普通迭代器实现。 【STL】list用法&试做_底层实现_花果山~~程序猿的博客-CSDN…...

时序预测 | MATLAB实现基于PSO-GRU、GRU时间序列预测对比

时序预测 | MATLAB实现基于PSO-GRU、GRU时间序列预测对比 目录 时序预测 | MATLAB实现基于PSO-GRU、GRU时间序列预测对比效果一览基本描述程序设计参考资料 效果一览 基本描述 MATLAB实现基于PSO-GRU、GRU时间序列预测对比。 1.MATLAB实现基于PSO-GRU、GRU时间序列预测对比&…...

2023年高教社杯 国赛数学建模思路 - 案例:感知机原理剖析及实现

文章目录 1 感知机的直观理解2 感知机的数学角度3 代码实现 4 建模资料 # 0 赛题思路 &#xff08;赛题出来以后第一时间在CSDN分享&#xff09; https://blog.csdn.net/dc_sinor?typeblog 1 感知机的直观理解 感知机应该属于机器学习算法中最简单的一种算法&#xff0c;其…...

Java 利用pdfbox将图片和成到pdf指定位置

业务背景&#xff1a;用户在手机APP上进行签名&#xff0c;前端将签完名字的图片传入后端&#xff0c;后端合成新的pdf. 废话不多说&#xff0c;上代码&#xff1a; //控制层代码PostMapping("/imageToPdf")public Result imageToPdf(RequestParam("linkName&…...

大数据课程K19——Spark的电影推荐案例推荐系统的冷启动问题

文章作者邮箱:yugongshiye@sina.cn 地址:广东惠州 ▲ 本章节目的 ⚪ 掌握Spark的案例——电影推荐; ⚪ 掌握Spark的模型存储; ⚪ 掌握Spark的模型加载; ⚪ 掌握Spark的推荐系统的冷启动问题; 一、案例——电影推荐 1. 基于用户的推荐 1. 说明 我们现…...

Docker-安装(Linux,Windows)

目录 前言安装版本Docker版本说明前提条件Linux安装使用YUM源部署获取阿里云开源镜像站YUM源文件安装Docker-ce配置Docker Daemon启动文件启动Docker服务并查看已安装版本 使用二进制文件部署 Windows安装实现原理安装步骤基本使用 参考说明 前言 本文主要说明Docker及其相关组…...

若依富文本 html样式 被过滤问题

一.场景 进入页面&#xff0c;富文本编辑框里回显这条新闻内容&#xff0c;如下图&#xff0c; 然后可以在富文本编辑框里对它实现再编辑&#xff0c;编辑之后将html代码提交保存到后台数据库。可以点击详情页进行查看。 出现问题&#xff1a;在提交到后台controller时&#x…...

VS Code 快速消除前置空格和常用快捷键

目录 介绍&#xff1a; 消除前置空格&#xff1a;SHIFTTAB 常用的 VS Code 快捷键 介绍&#xff1a; 在使用 Visual Studio Code (VS Code) 进行代码编辑时&#xff0c;熟练掌握一些快捷键和编辑技巧可以大幅提高开发效率。本文将重点介绍如何使用快捷键 SHIFTTAB 快速消除代…...

【跟小嘉学 Rust 编程】二十五、Rust命令行参数解析库(clap)

系列文章目录 【跟小嘉学 Rust 编程】一、Rust 编程基础 【跟小嘉学 Rust 编程】二、Rust 包管理工具使用 【跟小嘉学 Rust 编程】三、Rust 的基本程序概念 【跟小嘉学 Rust 编程】四、理解 Rust 的所有权概念 【跟小嘉学 Rust 编程】五、使用结构体关联结构化数据 【跟小嘉学…...

gRPC远程进程调用

gRPC远程进程调用 rpc简介golang实现rpc方法一net/rpc库golang实现rpc方法二jsonrpc库grpc和protobuf在一起第一个grpc应用grpc服务的定义和服务的种类grpc stream实例1-服务端单向流grpc stream实例2-客户端单向流grpc stream实例3-双向流grpc整合gin...

什么是继承

提示&#xff1a;继承基础概念 文章目录 一、继承1.1 基础概念1.2 继承作用与继承方式1.2 继承中的隐藏1.3 类中构造、析构在继承方面知识1.4 继承知识拓展 一、继承 1.1 基础概念 继承机制是面向对象程序设计使代码可以复用的最重要的手段&#xff0c;它允许在保持原有类特性…...

QT连接数据库

目录 数据库 数据库基本概念 常用的数据库 SQLite3基础 SQLite特性&#xff1a; QT连接数据库 1.1 QT将数据库分为三个层次 1.2 实现数据库操作的相关方法 sql语句&#xff08;常用&#xff09; 1&#xff09;创建表格 2&#xff09;删除表格 3&#xff09;插入记录 …...

navicat访问orcal数据库

1&#xff09;因为不能直接访问服务器&#xff0c;所以通过中介进行了端口转发&#xff1b; 2&#xff09;依然不能访问&#xff0c;提示netadmin权限什么错误&#xff1b; 3&#xff09;下载了一个 PLSQL Developer 13.0.0.1883 版本&#xff0c;自带的instantclient 好像不…...

Linux中查找某路径下,包含某个字符串的所有文件

path表示需要查找的路径&#xff0c;string表示需要包含的字符\字符串 grep -rnw path -e "string"只查找包含特定string的所有.c和.h文件 grep --include\*.{c,h} -rnw -rnw path -e "string" 除去所有.o文件&#xff0c;查找其他文件是否包含特定strin…...

常见信号滤波方法(卡尔曼滤波、滑动平均、异常值剔除)的原理解析与C语言实现

常见信号滤波方法&#xff08;卡尔曼滤波、滑动平均、异常值剔除&#xff09;的原理解析与C语言实现 日期作者版本备注2023.09.04Dog TaoV1.0完成文档的初始版本。 文章目录 常见信号滤波方法&#xff08;卡尔曼滤波、滑动平均、异常值剔除&#xff09;的原理解析与C语言实现前…...

WebGL模型矩阵

前言&#xff1a;依赖矩阵库 WebGL矩阵变换库_山楂树の的博客-CSDN博客 先平移&#xff0c;后旋转的模型变换&#xff1a; 1.将三角形沿着X轴平移一段距离。 2.在此基础上&#xff0c;旋转三角形。 先写下第1条&#xff08;平移操作&#xff09;中的坐标方程式。 等式1&am…...

Flutter:WebSocket封装-实现心跳、重连机制

前言Permalink Flutter简介 Flutter 是 Google推出并开源的移动应用开发框架&#xff0c;主打跨平台、高保真、高性能。开发者可以通过 Dart语言开发 App&#xff0c;一套代码同时运行在 iOS 和 Android平台。 Flutter提供了丰富的组件、接口&#xff0c;开发者可以很快地为 F…...

c语言中:struct timespec

在C语言中&#xff0c;struct timespec 是一个结构体&#xff0c;通常用于处理时间和时间间隔。这个结构体通常包含以下两个成员&#xff1a; tv_sec&#xff1a;这是一个长整型&#xff08;long&#xff09;&#xff0c;用于存储秒数。它表示时间的整数部分&#xff0c;即秒数…...

XML Group端口详解

在XML数据映射过程中&#xff0c;经常需要对数据进行分组聚合操作。例如&#xff0c;当处理包含多个物料明细的XML文件时&#xff0c;可能需要将相同物料号的明细归为一组&#xff0c;或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码&#xff0c;增加了开…...

【Python】 -- 趣味代码 - 小恐龙游戏

文章目录 文章目录 00 小恐龙游戏程序设计框架代码结构和功能游戏流程总结01 小恐龙游戏程序设计02 百度网盘地址00 小恐龙游戏程序设计框架 这段代码是一个基于 Pygame 的简易跑酷游戏的完整实现,玩家控制一个角色(龙)躲避障碍物(仙人掌和乌鸦)。以下是代码的详细介绍:…...

Spring Boot 实现流式响应(兼容 2.7.x)

在实际开发中&#xff0c;我们可能会遇到一些流式数据处理的场景&#xff0c;比如接收来自上游接口的 Server-Sent Events&#xff08;SSE&#xff09; 或 流式 JSON 内容&#xff0c;并将其原样中转给前端页面或客户端。这种情况下&#xff0c;传统的 RestTemplate 缓存机制会…...

(二)TensorRT-LLM | 模型导出(v0.20.0rc3)

0. 概述 上一节 对安装和使用有个基本介绍。根据这个 issue 的描述&#xff0c;后续 TensorRT-LLM 团队可能更专注于更新和维护 pytorch backend。但 tensorrt backend 作为先前一直开发的工作&#xff0c;其中包含了大量可以学习的地方。本文主要看看它导出模型的部分&#x…...

STM32F4基本定时器使用和原理详解

STM32F4基本定时器使用和原理详解 前言如何确定定时器挂载在哪条时钟线上配置及使用方法参数配置PrescalerCounter ModeCounter Periodauto-reload preloadTrigger Event Selection 中断配置生成的代码及使用方法初始化代码基本定时器触发DCA或者ADC的代码讲解中断代码定时启动…...

Golang dig框架与GraphQL的完美结合

将 Go 的 Dig 依赖注入框架与 GraphQL 结合使用&#xff0c;可以显著提升应用程序的可维护性、可测试性以及灵活性。 Dig 是一个强大的依赖注入容器&#xff0c;能够帮助开发者更好地管理复杂的依赖关系&#xff0c;而 GraphQL 则是一种用于 API 的查询语言&#xff0c;能够提…...

探索Selenium:自动化测试的神奇钥匙

目录 一、Selenium 是什么1.1 定义与概念1.2 发展历程1.3 功能概述 二、Selenium 工作原理剖析2.1 架构组成2.2 工作流程2.3 通信机制 三、Selenium 的优势3.1 跨浏览器与平台支持3.2 丰富的语言支持3.3 强大的社区支持 四、Selenium 的应用场景4.1 Web 应用自动化测试4.2 数据…...

智能职业发展系统:AI驱动的职业规划平台技术解析

智能职业发展系统&#xff1a;AI驱动的职业规划平台技术解析 引言&#xff1a;数字时代的职业革命 在当今瞬息万变的就业市场中&#xff0c;传统的职业规划方法已无法满足个人和企业的需求。据统计&#xff0c;全球每年有超过2亿人面临职业转型困境&#xff0c;而企业也因此遭…...

ThreadLocal 源码

ThreadLocal 源码 此类提供线程局部变量。这些变量不同于它们的普通对应物&#xff0c;因为每个访问一个线程局部变量的线程&#xff08;通过其 get 或 set 方法&#xff09;都有自己独立初始化的变量副本。ThreadLocal 实例通常是类中的私有静态字段&#xff0c;这些类希望将…...

使用 uv 工具快速部署并管理 vLLM 推理环境

uv&#xff1a;现代 Python 项目管理的高效助手 uv&#xff1a;Rust 驱动的 Python 包管理新时代 在部署大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;推理服务时&#xff0c;vLLM 是一个备受关注的方案&#xff0c;具备高吞吐、低延迟和对 OpenAI API 的良好兼容性。为了提高部署效…...