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目录
1.前言
2.算法运行效果图预览
3.算法运行软件版本
4.部分核心程序
5.算法仿真参数
6.算法理论概述
6.1变分模态分解（VMD）
6.2 LSTM
6.3 粒子群优化（PSO）
7.参考文献
8.算法完整程序工程
1.前言
时间序列预测在能源、气象等领域具有重要应用价值。传统方法如ARIMA、SVM等在处理非线性、非平稳序列时存在局限性，而深度学习模型（如LSTM）虽能捕捉时序特征，但对初始参数敏感，且复杂序列需预处理以提升预测精度。变分模态分解（VMD）可将复杂时序分解为多个平稳模态分量，LSTM可有效建模序列长期依赖关系，粒子群优化（PSO）则用于优化GRU的关键参数，形成 “分解-优化-预测” 的完整框架。
2.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
3.算法运行软件版本
Matlab2024b(推荐)或者matlab2022a
4.部分核心程序
（完整版代码包含中文注释和操作步骤视频）
...................................................................layers = [ ...sequenceInputLayer(indim) gruLayer(Nlayer) lstmLayer fullyConnectedLayer(outdim) regressionLayer];%参数设置options = trainingOptions('adam', ... % 优化算法Adam'MaxEpochs', 200, ... % 最大训练次数'GradientThreshold', 1, ... % 梯度阈值'InitialLearnRate', LR, ... % 初始学习率'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 学习率调整'LearnRateDropPeriod', 60, ... 'LearnRateDropFactor',0.2, ... 'L2Regularization', 0.01, ... % 正则化参数'ExecutionEnvironment', 'cpu',... % 训练环境'Verbose', 0, ... % 关闭优化过程'Plots', 'training-progress'); % 画出曲线%训练[net,INFO] = trainNetwork(Pxtrain, Txtrain, layers, options);Rerr = INFO.TrainingRMSE;Rlos = INFO.TrainingLoss;%预测Tpre1 = predict(net, Pxtrain); Tpre2 = predict(net, Pxtest); %反归一化TNpre1 = mapminmax('reverse', Tpre1, Norm_O); TNpre2 = mapminmax('reverse', Tpre2, Norm_O); %数据格式转换TNpre1s(d,:) = cell2mat(TNpre1);TNpre2s(d,:) = cell2mat(TNpre2);T_trains(d,:) = T_train;T_tests(d,:) = T_test;Rerrs(d,:)=Rerr;Rloss(d,:)=Rlos;
end
2215.算法仿真参数
%pso参数
Npeop = 10; %搜索数量
Iter = 10; %迭代次数
DD = 2; %搜索空间维数%每个变量的取值范围
tmps(1,:) = [10,100]; %
tmps(2,:) = [0.0001;0.05]; %%学习因子
c1 = 2;
c2 = 2;
%用线性递减因子粒子群算法
Wmax = 1; %惯性权重最大值
Wmin = 0.8; %惯性权重最小值
%GRU参数
options = trainingOptions('adam', ... % 优化算法Adam'MaxEpochs', 200, ... % 最大训练次数'GradientThreshold', 1, ... % 梯度阈值'InitialLearnRate', LR, ... % 初始学习率'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 学习率调整'LearnRateDropPeriod', 60, ... 'LearnRateDropFactor',0.2, ... 'L2Regularization', 0.01, ... % 正则化参数'ExecutionEnvironment', 'cpu',... % 训练环境'Verbose', 0, ... % 关闭优化过程'Plots', 'training-progress'); % 画出曲线6.算法理论概述
6.1变分模态分解（VMD）
VMD是一种自适应信号分解方法，通过构建变分模型将原始序列分解为若干模态分量（IMF），每个分量对应特定频率尺度，且带宽之和最小化。该过程通过交替迭代更新各模态的频率和幅值实现，无需预设分解层数（实际应用中需结合数据特性确定或优化）。
6.2 LSTM
LSTM是一种特殊的循环神经网络，它通过引入门控机制来控制信息的流动，从而能够有效捕捉时间序列中的长距离依赖关系 。LSTM的核心是记忆单元，它可以存储和更新时间序列中的信息。
6.3 粒子群优化（PSO）
PSO模拟鸟群觅食行为，通过粒子间的信息共享搜索最优解。每个粒子代表一个候选解，通过更新自身速度和位置逼近全局最优。粒子状态由位置Xi和速度Vi表示，需跟踪个体最优位置Pbest,i和全局最优位置Gbest。
适应度函数:
针对VMD-LSTM模型，PSO需优化的参数包括：
LSTM隐藏层节点数nh
学习率η
7.参考文献
[1]彭德烊,赵胜利,吴圆圆,et al.基于VMD和LSTM的全球平均气温预测[J].Climate Change Research Letters, 2024, 13.DOI:10.12677/ccrl.2024.135122.
[2]罗潇远 刘杰 杨斌 覃涛 陈昌盛 杨靖.基于改进鱼鹰优化算法与VMD-LSTM的超短期风电功率预测[J]. 2025.
8.算法完整程序工程
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