基于GA遗传优化的VMD-GRU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GRU）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，门控循环单元（GRU）可有效建模序列长期依赖关系，GA遗传优化则用于优化GRU的关键参数，形成 “分解-优化-预测” 的完整框架。该算法通过多技术协同，提升时序预测的准确性和鲁棒性。

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];
 
    %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
222

　　

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）。

GRU是循环神经网络（RNN）的一种改进变体，通过门控机制来控制信息的流动，解决了 RNN中梯度消失的问题。BiGRU则是由前向GRU和后向GRU组成，能够同时从正向和反向两个方向对时间序列进行处理，从而更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系和上下文信息。