Matlab实现SVMD逐次变分模态分解时间序列信号分解（完整源码和数据) 1.Matlab实现SVMD逐次变分模态分解时间序列信号分解，运行主程序main即可，数据为一维时间序列信号数据。 2.赠送一个SVMD分解重构测试案例，运行test_svmd得到结果。 3.程序语言为matlab，运行环境matlab2018b及以上。 4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 5.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 6.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。

1.Python实现ARIMA-LSTM时间序列预测（完整源码和数据) anaconda + pycharm + python +Tensorflow 注意事项：保姆级注释，几乎一行一注释，方便小白入门学习！ 2.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 3.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+

基于粒子群算法优化长短期记忆网络(PSO-LSTM)的时间序列预测。 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2018b及以上版本，matlab代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

PEMS 数据集是由美国加利福尼亚州的交通部门联合其他伙伴机构建立的统一公开交通数据库。美国加利福尼亚州的交通部门在交通路网上大约设置了超过39000 个交通监测站，交通管理部门安装在路网上的各类传感器可以实时地收集所在高速公路上的交通状况信息，越是接近市区人口密集的地区，传感器布置的也越密集，从分布上来看，这些传感器大多被安置在靠近市区的路段上。PEMS提供了超过十年的历史交通状况数据，整合了有关加州运输公司以及其他交通机构系统的各类信息。 PemsD3 交通数据集：数据由分布在加利福尼亚州高速公路系统（CalTrans）中选择 228 个站点数据。数据集从30 秒的数据样本聚合到5 分钟的时间间隔内。时间范围在 2012 年5 月和6 月的工作日的228 个站点交通速度信息，数据包括邻接矩阵和特征矩阵。 邻接矩阵是通过分析已有时空交通数据的特性，构建一种新的具有相似交通流量模式的 矩阵，特征矩阵是每个传感器节点的时间序列特征矩阵。

本文主要对LSTM模型结构改进及优化其参数, 使其预测股票涨跌走势准确率明显提高, 同时对美股周数据及日数据在LSTM神经网络预测效果展开研究. 一方面通过分析对比两者预测效果差别, 验证不同数据集对预测效果的影响; 另一方面为LSTM股票预测研究提供数据集的选择建议, 以提高股票预测准确率. 本研究通过改进后的LSTM神经网络模型使用多序列股票预测方法来进行股票价格的涨跌趋势预测. 实验结果证实, 与日数据相比, 周数据的预测效果表现更优, 其中日数据的平均准确率为52.8%, 而周数据的平均准确率为58%, 使用周数据训练LSTM模型, 股票预测准确率更高.

基于pytorch的LSTM时间序列预测的研究（交通流量预测）

随着电力行业的发展，可再生能源的并入以及新能源电动汽车等各种新负荷的加 入， 给电网的安全性和稳定性带来极大挑战。高精度的电力系统中短期负荷预测对电网 资源的科学调度以及电网的高效、安全、稳定运行具有重要意义。因此， 如何准确的预 测电力系统中短期负荷变成了亟待解决的问题。 针对短期时间序列预测， 即对该地区电网未来 10 天间隔 15 分钟的负荷进行预测。 本文利用时间序列预测模型进行分析， 包括但不限于基于统计的 ARIMA 模型， Prophet 模型， 基于集成算法的随机森林算法、XGBoost 模型、梯度提升树模型， 基于神经网络 的 BP 神经网络， 长短期记忆网络等。对于 ARIMA 模型， 分析发现 ARIMA（4 ，0 ，0） 的模型最优。对比分析七大不同算法，发现该数据集 Prophet 模型的预测效果最佳。 针对中期时间序列预测， 即对该地区电网未来 3 个月日负荷的最大值和最小值进行 预测， 对该地区各行业未来 3 个月日负荷最大值和最小值进行预测。同样的， 本文利用 时间序列预测模型进行分析， 结果显示， 对于该数据集的中期时间序列预测， 长短期记 忆网

使用Prophet进行时间序列预测-附件资源

lstm**内容概要**： 本文深入浅出地介绍了如何使用MATLAB结合LSTM（长短期记忆网络）进行时间序列预测。文章首先解释了深度学习和LSTM的基本概念，接着详细阐述了在MATLAB环境中建立、训练和测试LSTM模型的步骤。最后，文章探讨了如何利用训练好的模型来预测未来的时间序列数据，如股票价格或天气变化等。 **适用人群**： 这篇文章适合对深度学习和时间序列预测感兴趣但没有深入技术背景的读者。无论是数据科学的学生、对技术感兴趣的企业家，还是任何想要了解现代数据预测技术的人，都能从中获得有价值的信息。 **使用场景及目标**： 使用场景包括但不限于金融市场分析、气象预报、能源消耗预测等领域。目标是让读者了解如何利用MATLAB和LSTM模型来分析时间序列数据，从而做出更准确的预测。 **其他说明**： 文章采用通俗易懂的语言，旨在让即使是没有编程经验的人也能理解深度学习和LSTM的基本原理，并学会如何在MATLAB中应用这些技术。此外，文章还强调了MATLAB在处理复杂计算和数据分析时的便利性和强大功能，为读者提供了一个实用的工具来探索和利用时间序列预测的潜力。

包含Informer时间序列预测模型的论文源码和组会报告ppt Informer模型的主要特点包括： 多尺度时间编码器和解码器：Informer模型采用了一种多尺度时间编码器和解码器的结构，可以同时考虑不同时间尺度上的信息。 自适应长度的注意力机制：Informer模型采用了一种自适应长度的注意力机制，可以根据序列长度自动调整注意力范围，从而很好地处理长序列。 门控卷积单元：Informer模型采用了一种新的门控卷积单元，可以减少模型中的参数数量和计算量，同时提高模型的泛化能力。 缺失值处理：Informer模型可以很好地处理序列中的缺失值，使用了一种新的掩码机制，可以在训练过程中自动处理缺失值。 Informer模型已经在多个时间序列预测任务中取得了很好的效果，包括电力负荷预测、交通流量预测、股票价格预测等。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「超级码猴k」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_48108092/article/details/129