发明专利已授权

一种基于CEMD和LSTM的非平稳时间序列数据预测方法

📄 申请号：CN202210199667.3 📄 发布日：2025/12/10

著录项目信息

申请日

2022-03-01

公开号

CN114548592B

公开日

2025-09-23

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , G06Q50_06 , G06N3_048 , G06N3_0442 , G06N3_08 , G06F18_23 , G06V10_762 ,

技术画像

所属领域

时间序列预测时间序列预测经验模态分解长短期记忆网络

应用场景

金融预测, 气象预测, 能源负荷预测, 交通流量预测, 工业设备监测

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摘要

本发明属于时间序列预测领域，尤其涉及一种基于CEMD和LSTM的非平稳时间序列数据预测方法，包括通过历史数据构建训练集，通过实时数据构建测试集；使用经验模态分解将测试集和训练集中的目标序列分解为n个本征模态函数和1个残差序列；通过聚类算法对n个本征模态函数聚类为m组，形成m个子序列；利用训练集中子序列的特征向量对深度LSTM神经网络进行训练，获取完成训练的深度LSTM神经网络；将测试集中子序列输入完成训练的深度LSTM神经网络进行预测，得到非平稳时间序列预测结果；本发明结合了EMD和聚类算法对非平稳时间序列进行重构，使得预测模型的误差更小、训练时间更短。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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