基于模态分解与SRU网络的时间序列预测

钱钧; 何曦; 冯焱侠; 李维勤

doi:10.20033/j.1003-7241.(2024)08-0099-06

自动化技术与应用 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (08) : 99 -104. DOI: 10.20033/j.1003-7241.(2024)08-0099-06

基于模态分解与SRU网络的时间序列预测

钱钧, 何曦, 冯焱侠, 李维勤

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摘要

时间序列预测在工业、农业、金融及军事等领域中具有重要的应用价值。为了进一步提高预测的可靠性和准确性，构建一种基于模态分解与SRU网络的杂交预测模型。首先，针对模态个数难以确定的问题，构建基于平均样本熵来确定模态个数的自适应变分模态分解(AVMD)模型，以减少不同频率上的混叠及降低随机噪声的干扰。通过在Adam算法中引入了随机调整参数，来提高SRU网络的训练速度及增强网络跳出局部最优解的能力。最后，发展一种基于AVMD与SRU网络的杂交模型。为评估提出的预测模型的可靠性和准确性，将之与一些最新预测方法做比较。电力负荷序列的实验结果表明，所提出的杂交预测模型具有较高的准确性和可靠性。