VMD-MLR-NGO-DBiLSTM组合模型，精度高达99%（Maltab）

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🔥 内容介绍

VMD-MLR-NGO-DBiLSTM 组合模型是一种用于时间序列分析的高级混合模型，它结合了信号分解、特征提取、优化算法和深度学习技术。下面我将详细介绍这个组合模型的原理、结构和应用流程。

一、模型组件解析

1. VMD (变分模态分解)

VMD 是一种自适应的信号分解方法，通过构建并求解变分问题，将原始信号分解为多个具有不同中心频率的本征模态函数 (IMF)。与 EEMD 相比，VMD 具有更坚实的数学理论基础，且能有效避免模态混叠现象。

2. MLR (多元线性回归)

MLR 用于建立多个自变量与因变量之间的线性关系。在组合模型中，MLR 可用于初步建模或提取信号的线性特征，为后续的非线性建模提供基础。

3. NGO (牛顿引力优化算法)

NGO 是一种受牛顿万有引力定律启发的元启发式优化算法，通过模拟物体间的引力交互和运动过程来寻找最优解。在组合模型中，NGO 主要用于优化 DBiLSTM 的超参数，提高模型性能。

4. DBiLSTM (双注意力双向 LSTM)

DBiLSTM 是一种增强型的 LSTM 模型：

• 双向结构

  ：同时考虑序列的过去和未来信息

• 双注意力机制

  ：在时间维度和特征维度分别应用注意力机制，自适应地聚焦重要信息

二、组合模型工作流程

1. 数据预处理与 VMD 分解

• 对原始时间序列进行标准化处理

• 使用 VMD 将信号分解为多个 IMF 分量，每个分量代表不同的频率特征

2. MLR 特征提取

• 对每个 IMF 分量应用 MLR 进行线性建模

• 提取 MLR 的残差作为非线性特征，用于后续 DBiLSTM 建模

3. NGO 参数优化

• 定义 DBiLSTM 的超参数搜索空间 (如隐藏层大小、注意力权重等)

• 使用 NGO 算法寻找最优参数组合，以最小化验证集上的预测误差

4. DBiLSTM 建模与预测

• 构建双注意力双向 LSTM 模型

• 输入 MLR 提取的非线性特征，训练模型预测目标变量

• 结合所有 IMF 分量的预测结果，得到最终预测值

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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