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

---

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

一、VMD-TCN-BiLSTM-Attention模型

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。

VMD-TCN-BiLSTM-Attention模型是一个多层次的时间序列预测模型，融合了变分模态分解（VMD）、时间卷积网络（TCN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和注意力机制（Attention）。这个模型结合了多种技术来处理复杂的时间序列数据，下面详细解释其原理和流程。

1. 变分模态分解（VMD）

**变分模态分解（VMD）**是一种信号处理技术，用于将复杂的时间序列分解为多个模态（IMF，Intrinsic Mode Functions），每个模态包含了信号的不同频率成分。其主要步骤如下：

1. 信号分解：将原始时间序列分解为若干个模态分量。这些分量在时间上具有不同的频率。
2. 优化目标：通过变分方法优化模态分解过程，使得每个模态的频率成分尽可能纯净。
3. 分解输出：得到一组模态分量和一个残差项，这些模态分量可以单独用于进一步建模。

2. 时间卷积网络（TCN）

**时间卷积网络（TCN）**是处理时间序列数据的深度学习模型，基于卷积神经网络（CNN）进行时间序列建模。其主要特点包括：

1. 因果卷积：确保模型不会泄露未来信息，通过卷积层只利用过去的信息进行预测。
2. 膨胀卷积：通过膨胀卷积扩展卷积核的感受野，从而捕获更长时间范围的依赖。
3. 残差连接：增加残差连接以缓解梯度消失问题，并提高模型的训练效率。

3. 双向长短期记忆网络（BiLSTM）

**双向长短期记忆网络（BiLSTM）**是一种改进的LSTM模型，通过双向处理时间序列数据，捕获更多上下文信息。其主要特点包括：

1. 双向结构：使用两个LSTM网络，一个从过去到现在，另一个从现在到过去，捕获前后信息。
2. 长期依赖：通过LSTM单元记忆长期依赖关系，适应时间序列中的复杂模式。

4. 注意力机制（Attention）

**注意力机制（Attention）**用于提高模型对重要信息的关注能力，尤其是在处理长序列数据时。其主要流程包括：

1. 计算注意力权重：根据输入序列计算每个时间步的权重，权重表示该时间步对当前预测的重要性。
2. 加权求和：根据计算得到的权重，对序列进行加权求和，从而聚焦于对预测最重要的部分。
3. 融合信息：将加权后的信息与其他特征融合，提高模型的预测准确性。

VMD-TCN-BiLSTM-Attention模型的流程

1. 信号分解：

   • 对输入时间序列数据应用VMD，将其分解为多个模态分量。

2. 特征提取：

   • 对每个模态分量分别使用TCN进行处理，提取时间序列特征。
   • 使用TCN的因果卷积和膨胀卷积处理时间序列数据，以捕获不同时间范围的依赖关系。

3. 序列建模：

   • 将TCN提取的特征输入到BiLSTM中，捕获时间序列中的双向依赖关系。

4. 注意力机制应用：

   • 在BiLSTM输出的特征上应用注意力机制，计算每个时间步的重要性。
   • 对特征进行加权求和，强调对预测最有用的信息。

5. 预测输出：

   • 将注意力机制的加权输出输入到最终的预测层（例如全连接层）进行预测。

6. 训练与优化：

   • 通过损失函数（如均方误差）训练模型，优化所有网络参数（VMD参数、TCN参数、BiLSTM参数和Attention权重）。

总结

VMD-TCN-BiLSTM-Attention模型通过将VMD用于信号分解，TCN用于特征提取，BiLSTM用于序列建模，以及Attention机制用于信息加权，综合利用了各类技术来处理复杂的时间序列数据。这样结合多种方法的模型能够更好地捕捉时间序列中的复杂模式，提高预测精度。

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


%% 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);

%%  格式转换
for i = 1 : M 
    vp_train{i, 1} = p_train(:, i);
    vt_train{i, 1} = t_train(:, i);
end

for i = 1 : N 
    vp_test{i, 1} = p_test(:, i);
    vt_test{i, 1} = t_test(:, i);
end

%%  创建BiLSTM网络，
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(f_)              % 输入层
    bilstmLayer(64)                     % BiLSTM层
    dropoutLayer(0.2)                   % 丢弃层
    reluLayer                           % relu层
    fullyConnectedLayer(outdim)         % 回归层
    regressionLayer];

                 % 画出曲线

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