VMD-SSA-BILSTM多维时间序列预测MATLAB代码

简介

本仓库提供了一个基于变分模态分解（VMD）和麻雀算法（SSA）优化的双向长短期记忆网络（BILSTM）多维时间序列预测的MATLAB代码。该代码包含了BILSTM、VMD-BILSTM、VMD-SSA-BILSTM三个模型的对比实现。

数据集

本案例使用的数据集是北半球光伏功率数据，共包含四个输入特征（太阳辐射度、气温、气压、大气湿度）和一个输出预测（光伏功率）。预测对象可以是电力负荷、风速、光伏等时间序列数据集。

功能特点

• 信号分解方法：VMD可以替换为EMD、CEEMD、CEEMDAN、EEMD等分解算法。
• 优化算法：SSA可以改为PSO、GWO、AOA、GA、NGO等其他优化算法。
• 神经网络模型：BILSTM可以换为GRU、LSTM等。
• 代码注释：代码注释清楚，易于理解。
• 数据读取：支持读取本地EXCEL数据，使用方便。

使用方法

1. 数据准备：将你的时间序列数据保存为EXCEL文件，并确保数据格式正确。
2. 代码配置：根据需要选择或修改信号分解方法、优化算法和神经网络模型。
3. 运行代码：在MATLAB环境中运行代码，进行多维时间序列预测。

文件结构

• main.m：主程序文件，包含模型训练和预测的流程。
• data_loader.m：数据加载文件，用于读取本地EXCEL数据。
• vmd.m：变分模态分解算法实现。
• ssa.m：麻雀算法实现。
• bilstm.m：双向长短期记忆网络模型实现。
• utils/：包含一些辅助函数和工具。

参考文献

• [变分模态分解（VMD）相关文献]
• [麻雀算法（SSA）相关文献]
• [双向长短期记忆网络（BILSTM）相关文献]

联系我们

如有任何问题或建议，请通过以下方式联系我们：

• 邮箱：[[e-mail]]
• GitHub Issues：在此仓库提交Issue

许可证

本项目采用MIT许可证进行许可。

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希望本代码能帮助你进行多维时间序列预测的研究和应用！