基于WOA鲸鱼优化的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，WOA优化则用于优化LSTM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)             
        lstmLayer(Nlayer)                                               
        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
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5.算法仿真参数

%每个变量的取值范围
tmps(1,:)    = [10,100]; %
tmps(2,:)    = [0.0001;0.05]; %
 
Num          = 10;  %搜索数量
Iters        = 5; %迭代次数
D            = 2; %搜索空间维数
woa_idx      = zeros(1,D);
woa_get      = inf; 
%每个变量的取值范围
tmps(1,:)    = [10,100]; %
tmps(2,:)    = [0.0001;0.05]; %

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）。

LSTM是一种特殊的循环神经网络 ，它通过引入门控机制来控制信息的流动，从而能够有效捕捉时间序列中的长距离依赖关系 。LSTM的核心是记忆单元，它可以存储和更新时间序列中的信息。