基于PSO粒子群优化的VMD-LSTM时间序列预测算法matlab仿真

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
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5.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

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）。