基于CEEMDAN+SSA-TCN-BiLSTM-Attention的混合预测模型
摘要
本文提出了一种新型的混合预测模型，整合了完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)、奇异谱分析(SSA)、时间卷积网络(TCN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制。该模型通过多阶段信号处理与深度学习相结合的方式，有效解决了复杂时间序列的非线性、非平稳特征提取与预测问题。实验结果表明，在多个标准数据集上，本模型相比单一模型和传统混合模型在预测精度上平均提升23.6%，特别适用于具有强噪声和复杂周期特性的时间序列预测任务。
关键词：时间序列预测，CEEMDAN，奇异谱分析，TCN，BiLSTM，注意力机制
1. 引言
非平稳时间序列预测是金融、气象、生物医学等领域的关键挑战。传统预测方法往往难以有效处理现实世界中复杂时间序列的多尺度特征、噪声干扰和非线性依赖关系。本文提出的CEEMDAN+SSA-TCN-BiLSTM-Attention混合模型，通过创新的"分解-去噪-特征提取-预测"框架，实现了对复杂时间序列的高精度建模。
模型的核心创新在于：
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采用CEEMDAN进行自适应信号分解，克服传统EMD的模态混叠问题
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引入SSA对高频分量进行噪声抑制和特征增强
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设计TCN-BiLSTM-Attention并联网络结构，同步捕捉时序数据的局部与全局特征
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通过注意力机制动态加权各分量贡献
2. 相关工作
2.1 信号分解方法
CEEMDAN是对EEMD的改进，通过自适应加入白噪声解决了传统EMD的模态混叠问