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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測?? ? ??雷達(dá)通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動機(jī)?? ? ? ?無人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

近年來，隨著數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，時序預(yù)測在各個領(lǐng)域中變得越來越重要。在金融、氣象、交通等領(lǐng)域，人們對未來時間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測需求日益增長。為了更準(zhǔn)確地預(yù)測未來數(shù)據(jù)，研究人員不斷探索各種方法和技術(shù)。在這篇博文中，我們將介紹一種基于變模態(tài)分解（VMD）結(jié)合自回歸移動平均模型（ARIMA）的方法，用于實(shí)現(xiàn)時間序列數(shù)據(jù)預(yù)測。

時序預(yù)測是指根據(jù)過去的時間序列數(shù)據(jù)，利用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對未來一段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。在實(shí)際應(yīng)用中，我們常常會遇到一些復(fù)雜的時間序列數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能包含多個不同的頻率成分，或者在時間上表現(xiàn)出非線性和非平穩(wěn)性。針對這些復(fù)雜情況，傳統(tǒng)的預(yù)測方法可能效果不佳，因此需要一種更加靈活、適應(yīng)性更強(qiáng)的預(yù)測方法。

變模態(tài)分解（VMD）是一種新型的信號分解方法，它可以有效地將信號分解為多個固有模態(tài)函數(shù)（IMF），每個固有模態(tài)函數(shù)代表了信號中的一個頻率成分。VMD方法不需要對信號進(jìn)行任何假設(shè)，因此在處理非線性和非平穩(wěn)信號時具有很好的適應(yīng)性。在時序預(yù)測中，我們可以利用VMD將原始時間序列數(shù)據(jù)分解成多個頻率成分，然后針對每個頻率成分分別進(jìn)行預(yù)測，最后將各個成分的預(yù)測結(jié)果合并得到最終的預(yù)測結(jié)果。

在VMD分解得到各個頻率成分之后，我們可以利用自回歸移動平均模型（ARIMA）對每個頻率成分進(jìn)行建模和預(yù)測。ARIMA模型是一種經(jīng)典的時間序列模型，它考慮了時間序列數(shù)據(jù)的自相關(guān)性和季節(jié)性，可以對非平穩(wěn)時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測。通過將VMD和ARIMA結(jié)合起來，我們可以充分利用VMD的信號分解能力和ARIMA的預(yù)測能力，從而實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確和靈活的時間序列數(shù)據(jù)預(yù)測。

需要注意的是，VMD-ARIMA方法在實(shí)際應(yīng)用中需要考慮一些問題。首先，VMD分解的結(jié)果可能受到噪聲的影響，因此需要對VMD分解結(jié)果進(jìn)行濾波和處理，以減小噪聲對預(yù)測結(jié)果的影響。其次，對于每個頻率成分，我們需要選擇合適的ARIMA模型參數(shù)，這需要一定的經(jīng)驗(yàn)和技巧。最后，對于不同的時間序列數(shù)據(jù)，VMD-ARIMA方法的效果可能會有所不同，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

總的來說，基于變模態(tài)分解結(jié)合自回歸移動平均模型的時間序列數(shù)據(jù)預(yù)測方法具有很好的潛力和應(yīng)用前景。通過充分利用VMD的信號分解能力和ARIMA的預(yù)測能力，我們可以更加準(zhǔn)確地預(yù)測復(fù)雜的時間序列數(shù)據(jù)，為各個領(lǐng)域的決策和規(guī)劃提供更可靠的數(shù)據(jù)支持。當(dāng)然，這種方法也需要不斷的研究和實(shí)踐，以進(jìn)一步提高其預(yù)測效果和穩(wěn)定性。

在未來，我們可以進(jìn)一步探索VMD-ARIMA方法在不同領(lǐng)域中的應(yīng)用，比如金融市場的股票價格預(yù)測、氣象數(shù)據(jù)的氣溫和降雨量預(yù)測等。通過不斷的實(shí)踐和改進(jìn)，相信VMD-ARIMA方法將會成為時序預(yù)測領(lǐng)域中的重要技術(shù)之一，為人們提供更加準(zhǔn)確和可靠的時間序列數(shù)據(jù)預(yù)測服務(wù)。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );

?? 運(yùn)行結(jié)果

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?? 參考文獻(xiàn)

[1] 方娜,陳浩,鄧心,等.基于VMD-ARIMA-DBN的短期電力負(fù)荷預(yù)測[J].電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報, 2023, 35(6):59-65.

[2] 劉鈺.基于VMD-ARIMA-HGWO-SVR組合模型的港口集裝箱吞吐量預(yù)測[D].蘭州大學(xué)[2023-11-16].DOI:CNKI:CDMD:2.1018.978651.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)編隊、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題、車輛協(xié)同無人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機(jī)應(yīng)用方面

無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強(qiáng)、雷達(dá)信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合