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前言
本文基于前期介绍的风速数据文末附数据集介绍一种综合应用完备集合经验模态分解CEEMDAN与基于麻雀优化算法的SSA-Transformer-BiLSTM多特征变量序列预测模型以提高时间序列数据的预测性能。 模型整体结构数据集一共有天气、温度、湿度、气压、风速等九个变量使用CEEMDAN算法对风速序列进行分解然后合并所有的分量和原始数据集变量形成一个加强的特征输入通过滑动窗口制作数据集利用多变量来预测风速。通过麻雀优化算法对SSA-Transformer-BiLSTM模型进行优化提取加强后的特征然后再送入全连接层实现高精度的预测模型。 风速数据集的详细介绍可以参考下文
风速预测一数据集介绍和预处理_垂直风速气象数据源-CSDN博客 1 多特征变量数据集制作与预处理
1.1 导入数据 1.2 CEEMDAN分解 1.3 数据集制作与预处理
先合并原始数据变量和分解的分量按照91划分训练集和测试集 制作数据集 2 麻雀优化算法
2.1 麻雀优化算法介绍
麻雀优化算法Sparrow Optimization Algorithm简称SOA是一种基于自然界麻雀行为特点的优化算法它模拟了麻雀在觅食、迁徙和社交等行为中的优化策略。该算法在解决多种优化问题方面展现出了良好的性能。 麻雀优化算法的基本思想是通过模拟麻雀的觅食行为不断优化搜索空间中的解。算法的过程可以分为觅食行为、迁徙行为和社交行为三个阶段。 1. 觅食行为Foraging Behavior麻雀在觅食时会选择距离较近且具有较高适应度的食物源。在算法中解空间中的每个个体被看作是一个食物源具有适应度评价值。麻雀通过选择适应度较高的个体来寻找更优的解。 2. 迁徙行为Migration Behavior当麻雀在一个食物源周围搜索一段时间后如果没有找到更优的解它们会选择离开当前食物源前往其他食物源继续寻找。在算法中个体之间的位置信息会发生变化以模拟麻雀的迁徙行为。 3. 社交行为Social Behavior麻雀在觅食时会通过与其他麻雀的交流来获取更多的信息从而提高自己的觅食效率。在算法中个体之间通过交换信息来改善自身的解并且更新解空间中的最优解。 2.2 基于Python的麻雀优化算法实现 2.3 麻雀优化算法-超参数寻优过程
麻雀优化算法具有简单易实现、全局寻优能力和自适应性等特点适用于解决组合优化问题。我们通过麻雀优化算法来进行SSA-Transformer-BiLSTM模型的超参数寻优。 通过设置合适的种群规模和优化迭代次数我们在给定的超参数范围内搜索出最优的参数。 3 基于Pytorch的CEEMDAN SSA-Transformer-BiLSTM 预测模型
3.1 定义CEEMDAN SSA-Transformer-BiLSTM预测模型 注意输入风速数据形状为 [64, 24, 23] batch_size6424代表序列长度滑动窗口取值, 维度23维代表挑选的8个变量和15个分量的维度。 在使用Transformer模型中的多头注意力时输入维度必须能够被num_heads注意力头的数量整除。因为在多头注意力机制中输入的嵌入向量会被分成多个头每个头的维度是embed_dim / num_heads因此embed_dim必须能够被num_heads整除以确保能够均匀地分配给每个注意力头。
因为此时输入维度为23本文采用对数据进行对半切分堆叠使输入形状为[64, 12, 46]。
3.2 设置参数训练模型 50个epochMSE 为0.005186多变量特征CEEMDAN SSA-Transformer-BiLSTM预测效果良好加入CEEMDAN分解后多变量预测效果提升明显性能优越适当调整模型参数还可以进一步提高模型预测表现。 注意调整参数 可以修改麻雀优化算法的种群规模和优化迭代次数 调整Transformer编码器层数、多头注意力头数和BiLSTM层数维度数的参数搜索范围增加更多的 epoch 注意防止过拟合 可以改变滑动窗口长度设置合适的窗口长度 4 模型评估与可视化
4.1 结果可视化 4.2 模型评估 5 代码、数据整理如下
