时序预测|基于变分模态分解-时域卷积-双向长短期记忆-注意力机制多变量时间序列预测VMD-TCN-BiLSTM-Attention

时序预测|基于变分模态分解-时域卷积-双向长短期记忆-注意力机制多变量时间序列预测VMD-TCN-BiLSTM-Attention

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前言

时序预测|基于变分模态分解-时域卷积-双向长短期记忆-注意力机制多变量时间序列预测VMD-TCN-BiLSTM-Attention

Matlab版本要求：2023a以上

基于变分模态分解-时域卷积-双向长短期记忆-注意力机制多变量时间序列预测VMD-TCN-BiLSTM-Attention

本文提出了一种多变量时间序列预测方法，包括变分模态分解（VMD）、时域卷积（TCN）、双向长短期记忆（BiLSTM）和注意力机制。该方法可以应用于多种领域，例如气象、金融和医疗。首先，VMD可以将原始时间序列分解成多个局部振荡模态，并提取出不同频带的信号。然后，使用TCN模型进行特征提取和时间序列建模。接着，BiLSTM结构可以提高模型的预测精度和泛化能力。最后，引入了注意力机制来加强模型对重要特征的关注，提高预测效果。在各自领域的实验中，本文提出的方法都取得了优异的预测效果，证明了其在多变量时间序列预测中的可行性和有效性。

一、VMD-TCN-BiLSTM-Attention模型

VMD-TCN-BiLSTM-Attention 模型的详细原理和流程

1. 变分模态分解（VMD）

• 目的：将时间序列分解为多个模态函数，每个模态函数表示信号的不同频率成分。
• 过程：
  • 输入：原始时间序列。
  • 分解：使用变分模态分解算法将时间序列分解为若干个内在模态函数（IMFs），每个IMF具有特定的频率特征。
  • 输出：一组IMFs，每个IMF代表不同频段的特征信息。

2. 时序卷积网络（TCN）

• 目的：通过卷积操作捕捉时间序列中的长时间依赖关系。
• 过程：
  • 输入：VMD分解得到的IMFs。
  • 卷积层：应用因果卷积（确保信息不向未来传播）和膨胀卷积（扩大感受野）。
  • 特征提取：TCN提取到的特征捕捉时间序列中的模式和依赖关系。
  • 输出：时间序列的特征表示，为后续BiLSTM层准备输入。

3. 双向长短期记忆网络（BiLSTM）

• 目的：捕捉时间序列中的双向上下文信息，以增强对长期依赖的建模能力。
• 过程：
  • 输入：TCN提取的特征。
  • 双向LSTM：使用两个LSTM单元，一个处理序列的正向信息，另一个处理反向信息。
  • 上下文建模：通过双向传播获取时间序列的全面上下文信息。
  • 输出：增强的时间序列表示，包含正向和反向的上下文信息。

4. 注意力机制（Attention）

• 目的：动态地关注序列中不同部分的不同重要性，突出关键信息。
• 过程：
  • 输入：BiLSTM的输出。
  • 权重计算：通过注意力层计算每个时间步的注意力权重。
  • 加权求和：根据注意力权重对BiLSTM的输出进行加权，得到加权后的上下文表示。
  • 输出：经过注意力机制的上下文信息，用于最终预测或分类任务。

综合流程

1. 数据预处理：将原始时间序列输入VMD进行模态分解。
2. 特征提取：VMD得到的IMFs输入TCN进行特征提取。
3. 上下文建模：TCN提取的特征输入BiLSTM进行双向上下文建模。
4. 动态加权：BiLSTM的输出输入到注意力机制中，计算并应用注意力权重。
5. 最终预测：通过全连接层或其他输出层进行最终的预测或分类。

这个模型通过组合VMD、TCN、BiLSTM和注意力机制，结合了多尺度分析、时间序列建模和动态权重分配的优势，提高了时间序列数据预测的准确性。

二、实验结果

三、核心代码

%%  数据分析
num_samples = length(X);    % 样本个数
or_dim = size(X, 2);        % 原始特征+输出数目
kim = 12;                   % 延时步长（kim个历史数据作为自变量）
zim =  1;                   % 跨zim个时间点进行预测

%%  划分数据集
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1
    res(i, :) = [reshape(X(i: i + kim - 1, :), 1, kim * or_dim), X(i + kim + zim - 1, :)];
end

%% 数据分析
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.8;                              % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度

%% 划分数据集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
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, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

四、代码获取

私信即可

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出