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多維時(shí)序 | Matlab實(shí)現(xiàn)基于VMD-DBO-GRU、VMD-GRU、GRU的多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)

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多維時(shí)序 | Matlab實(shí)現(xiàn)基于VMD-DBO-GRU、VMD-GRU、GRU的多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)

預(yù)測(cè)效果

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基本介紹

Matlab實(shí)現(xiàn)基于VMD-DBO-GRU、VMD-GRU、GRU的多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)(完整程序和數(shù)據(jù))
1.先運(yùn)行vmdtest,進(jìn)行vmd分解;
2.再運(yùn)行VMD-DBO-GRU,三個(gè)模型對(duì)比;
3.運(yùn)行環(huán)境Matlab2020及以上。

  • VMD-DBO-GRU:變分模態(tài)分解結(jié)合蜣螂算法優(yōu)化門控循環(huán)單元;
  • VMD-GRU:變分模態(tài)分解結(jié)合門控循環(huán)單元;
  • GRU:門控循環(huán)單元。

程序設(shè)計(jì)

  • 完整程序和數(shù)據(jù)獲取方式:私信博主回復(fù)Matlab實(shí)現(xiàn)基于VMD-DBO-GRU、VMD-GRU、GRU的多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)。
clc;clear;close all;format compact
tic
clc
clear all
fs=1;%采樣頻率,即時(shí)間序列兩個(gè)數(shù)據(jù)之間的時(shí)間間隔,這里間隔1h采樣
Ts=1/fs;%采樣周期

X = xlsread('北半球光伏數(shù)據(jù).xlsx','C2:E296');

save origin_data X

L=length(X);%采樣點(diǎn)數(shù),即有多少個(gè)數(shù)據(jù)
t=(0:L-1)*Ts;%時(shí)間序列
STA=0; %采樣起始位置,這里第0h開始采樣

%--------- some sample parameters forVMD:對(duì)于VMD樣品參數(shù)進(jìn)行設(shè)置---------------
alpha = 2500;       % moderate bandwidth constraint:適度的帶寬約束/懲罰因子
tau = 0;          % noise-tolerance (no strict fidelity enforcement):噪聲容限(沒(méi)有嚴(yán)格的保真度執(zhí)行)
K = 5;              % modes:分解的模態(tài)數(shù)
DC = 0;             % no DC part imposed:無(wú)直流部分
init = 1;           % initialize omegas uniformly  :omegas的均勻初始化
tol = 1e-7         
%--------------- Run actual VMD code:數(shù)據(jù)進(jìn)行vmd分解---------------------------
[u, u_hat, omega] = VMD(X(:,end), alpha, tau, K, DC, init, tol);
%  參數(shù)設(shè)置
options = trainingOptions('adam', ...                 % 優(yōu)化算法Adam
    'MaxEpochs', 70, ...                              % 最大訓(xùn)練次數(shù)
    'GradientThreshold', 1, ...                       % 梯度閾值
    'InitialLearnRate', 0.01, ...                     % 初始學(xué)習(xí)率
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...             % 學(xué)習(xí)率調(diào)整
    'LearnRateDropPeriod', 60, ...                    % 訓(xùn)練850次后開始調(diào)整學(xué)習(xí)率
    'LearnRateDropFactor',0.2, ...                    % 學(xué)習(xí)率調(diào)整因子
    'L2Regularization', 0.01, ...                     % 正則化參數(shù)
    'ExecutionEnvironment', 'cpu',...                 % 訓(xùn)練環(huán)境
    'Verbose', 0, ...                                 % 關(guān)閉優(yōu)化過(guò)程
    'Plots', 'training-progress');                    % 畫出曲線

%  訓(xùn)練
net = trainNetwork(vp_train, vt_train, layers, options);
%analyzeNetwork(net);% 查看網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/category_11799242.html?spm=1001.2014.3001.5482
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/124571691文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-835693.html

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