時(shí)序預(yù)測|基于變分模態(tài)分解-時(shí)域卷積-雙向長短期記憶-注意力機(jī)制多變量時(shí)間序列預(yù)測VMD-TCN-BiLSTM-Attention

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前言

時(shí)序預(yù)測|基于變分模態(tài)分解-時(shí)域卷積-雙向長短期記憶-注意力機(jī)制多變量時(shí)間序列預(yù)測VMD-TCN-BiLSTM-Attention

一、VMD-TCN-BiLSTM-Attention模型

Matlab版本要求：2023a以上

基于變分模態(tài)分解-時(shí)域卷積-雙向長短期記憶-注意力機(jī)制多變量時(shí)間序列預(yù)測VMD-TCN-BiLSTM-Attention

本文提出了一種多變量時(shí)間序列預(yù)測方法，包括變分模態(tài)分解（VMD）、時(shí)域卷積（TCN）、雙向長短期記憶（BiLSTM）和注意力機(jī)制。該方法可以應(yīng)用于多種領(lǐng)域，例如氣象、金融和醫(yī)療。首先，VMD可以將原始時(shí)間序列分解成多個(gè)局部振蕩模態(tài)，并提取出不同頻帶的信號。然后，使用TCN模型進(jìn)行特征提取和時(shí)間序列建模。接著，BiLSTM結(jié)構(gòu)可以提高模型的預(yù)測精度和泛化能力。最后，引入了注意力機(jī)制來加強(qiáng)模型對重要特征的關(guān)注，提高預(yù)測效果。在各自領(lǐng)域的實(shí)驗(yàn)中，本文提出的方法都取得了優(yōu)異的預(yù)測效果，證明了其在多變量時(shí)間序列預(yù)測中的可行性和有效性。

VMD-TCN-BiLSTM-Attention模型是一個(gè)多層次的時(shí)間序列預(yù)測模型，融合了變分模態(tài)分解（VMD）、時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)（TCN）、雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）和注意力機(jī)制（Attention）。這個(gè)模型結(jié)合了多種技術(shù)來處理復(fù)雜的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，下面詳細(xì)解釋其原理和流程。

1. 變分模態(tài)分解（VMD）

**變分模態(tài)分解（VMD）**是一種信號處理技術(shù)，用于將復(fù)雜的時(shí)間序列分解為多個(gè)模態(tài)（IMF，Intrinsic Mode Functions），每個(gè)模態(tài)包含了信號的不同頻率成分。其主要步驟如下：

1. 信號分解：將原始時(shí)間序列分解為若干個(gè)模態(tài)分量。這些分量在時(shí)間上具有不同的頻率。
2. 優(yōu)化目標(biāo)：通過變分方法優(yōu)化模態(tài)分解過程，使得每個(gè)模態(tài)的頻率成分盡可能純凈。
3. 分解輸出：得到一組模態(tài)分量和一個(gè)殘差項(xiàng)，這些模態(tài)分量可以單獨(dú)用于進(jìn)一步建模。

2. 時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)（TCN）

**時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)（TCN）**是處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行時(shí)間序列建模。其主要特點(diǎn)包括：

1. 因果卷積：確保模型不會泄露未來信息，通過卷積層只利用過去的信息進(jìn)行預(yù)測。
2. 膨脹卷積：通過膨脹卷積擴(kuò)展卷積核的感受野，從而捕獲更長時(shí)間范圍的依賴。
3. 殘差連接：增加殘差連接以緩解梯度消失問題，并提高模型的訓(xùn)練效率。

3. 雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）

**雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）**是一種改進(jìn)的LSTM模型，通過雙向處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，捕獲更多上下文信息。其主要特點(diǎn)包括：

1. 雙向結(jié)構(gòu)：使用兩個(gè)LSTM網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)從過去到現(xiàn)在，另一個(gè)從現(xiàn)在到過去，捕獲前后信息。
2. 長期依賴：通過LSTM單元記憶長期依賴關(guān)系，適應(yīng)時(shí)間序列中的復(fù)雜模式。

4. 注意力機(jī)制（Attention）

**注意力機(jī)制（Attention）**用于提高模型對重要信息的關(guān)注能力，尤其是在處理長序列數(shù)據(jù)時(shí)。其主要流程包括：

1. 計(jì)算注意力權(quán)重：根據(jù)輸入序列計(jì)算每個(gè)時(shí)間步的權(quán)重，權(quán)重表示該時(shí)間步對當(dāng)前預(yù)測的重要性。
2. 加權(quán)求和：根據(jù)計(jì)算得到的權(quán)重，對序列進(jìn)行加權(quán)求和，從而聚焦于對預(yù)測最重要的部分。
3. 融合信息：將加權(quán)后的信息與其他特征融合，提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確性。

VMD-TCN-BiLSTM-Attention模型的流程

1. 信號分解：

   • 對輸入時(shí)間序列數(shù)據(jù)應(yīng)用VMD，將其分解為多個(gè)模態(tài)分量。

2. 特征提取：

   • 對每個(gè)模態(tài)分量分別使用TCN進(jìn)行處理，提取時(shí)間序列特征。
   • 使用TCN的因果卷積和膨脹卷積處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，以捕獲不同時(shí)間范圍的依賴關(guān)系。

3. 序列建模：

   • 將TCN提取的特征輸入到BiLSTM中，捕獲時(shí)間序列中的雙向依賴關(guān)系。

4. 注意力機(jī)制應(yīng)用：

   • 在BiLSTM輸出的特征上應(yīng)用注意力機(jī)制，計(jì)算每個(gè)時(shí)間步的重要性。
   • 對特征進(jìn)行加權(quán)求和，強(qiáng)調(diào)對預(yù)測最有用的信息。

5. 預(yù)測輸出：

   • 將注意力機(jī)制的加權(quán)輸出輸入到最終的預(yù)測層（例如全連接層）進(jìn)行預(yù)測。

6. 訓(xùn)練與優(yōu)化：

   • 通過損失函數(shù)（如均方誤差）訓(xùn)練模型，優(yōu)化所有網(wǎng)絡(luò)參數(shù)（VMD參數(shù)、TCN參數(shù)、BiLSTM參數(shù)和Attention權(quán)重）。

總結(jié)

VMD-TCN-BiLSTM-Attention模型通過將VMD用于信號分解，TCN用于特征提取，BiLSTM用于序列建模，以及Attention機(jī)制用于信息加權(quán)，綜合利用了各類技術(shù)來處理復(fù)雜的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。這樣結(jié)合多種方法的模型能夠更好地捕捉時(shí)間序列中的復(fù)雜模式，提高預(yù)測精度。

二、實(shí)驗(yàn)結(jié)果

三、核心代碼

%%  數(shù)據(jù)分析
num_samples = length(X);  % 樣本個(gè)數(shù)
or_dim = size(X, 2);      % 原始特征+輸出數(shù)目
kim = 12;                      % 延時(shí)步長（kim個(gè)歷史數(shù)據(jù)作為自變量）
zim =  1;                      % 跨zim個(gè)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測%% 數(shù)據(jù)分析
outdim = 1;                                  % 最后一列為輸出
num_size = 0.8;                              % 訓(xùn)練集占數(shù)據(jù)集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 訓(xùn)練集樣本個(gè)數(shù)
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 輸入特征維度%% 劃分?jǐn)?shù)據(jù)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);%%  數(shù)據(jù)歸一化
[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);%%  格式轉(zhuǎn)換
for i = 1 : M vp_train{i, 1} = p_train(:, i);vt_train{i, 1} = t_train(:, i);
endfor i = 1 : N vp_test{i, 1} = p_test(:, i);vt_test{i, 1} = t_test(:, i);
end%%  創(chuàng)建BiLSTM網(wǎng)絡(luò)，
layers = [ ...sequenceInputLayer(f_)              % 輸入層bilstmLayer(64)                     % BiLSTM層dropoutLayer(0.2)                   % 丟棄層reluLayer                           % relu層fullyConnectedLayer(outdim)         % 回歸層regressionLayer];% 畫出曲線

四、代碼獲取

私信即可

五、總結(jié)

包括但不限于
優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN，極限學(xué)習(xí)機(jī)ELM，魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)RELM，核極限學(xué)習(xí)機(jī)KELM，混合核極限學(xué)習(xí)機(jī)HKELM，支持向量機(jī)SVR，相關(guān)向量機(jī)RVM，最小二乘回歸PLS，最小二乘支持向量機(jī)LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PNN，GRNN，Elman，隨機(jī)森林RF，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN，長短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于數(shù)據(jù)的分類，時(shí)序，回歸預(yù)測。
多特征輸入，單輸出，多輸出