王炸組合！STL-VMD二次分解 + Informer-LSTM 并行預測模型
前言
傳統(tǒng)時間序列預測模型（如ARIMA、單一LSTM）在面對多尺度特征（如長周期、短周期、噪聲混雜）和非線性動態(tài)（如突變、趨勢漂移）時表現(xiàn)受限，尤其對以下場景效果不佳：
- 強噪聲干擾：工業(yè)傳感器信號中的高頻噪聲掩蓋真實模式
- 多季節(jié)性與趨勢耦合：如電力負荷數(shù)據(jù)（日周期+周周期+節(jié)假日趨勢）
- 長期依賴與短期波動并存：如股票價格序列
針對以上問題，本期提出一種基于STL+VMD二次分解，Informer-LSTM的并行預測模型，該創(chuàng)新模型通過二次分解與混合架構，實現(xiàn)了復雜時間序列的多層次建模，為高精度預測提供了新的技術路徑。
1.創(chuàng)新模型簡介
1.1 模型評估：
1.2 預測可視化：
1.3 數(shù)據(jù)集特征分析—可視化：：
● 數(shù)據(jù)集：某風電場風電功率數(shù)據(jù)集、電力數(shù)據(jù)集、風速數(shù)據(jù)集等
● 環(huán)境框架：python 3.9 pytorch 2.1 及其以上版本均可運行
● 單步預測模型分數(shù)：測試集 0.99
● 使用對象：論文需求、畢業(yè)設計需求者
● 代碼保證：代碼注釋詳細、即拿即可跑通。
2.模型創(chuàng)新點介紹
2.1 二次分解策略
- STL首次分解：提取顯式趨勢（Trend）和季節(jié)性（Seasonality）；
- VMD二次分解：對殘差（Residual）進行變分模態(tài)分解，分離隱含的多尺度子信號（IMF）。
2.2 結合Informer和RNN的優(yōu)勢
- Informer：擅長處理長時間序列，能夠并行計算，提高了計算效率和預測性能。Informer在Transformer的基礎上進行了改進，使其更適合時序數(shù)據(jù)，特別是具有長時間依賴的序列數(shù)據(jù)。
- LSTM：在捕捉序列數(shù)據(jù)的短期和長期依賴性方面表現(xiàn)出色，能夠很好地處理序列數(shù)據(jù)中的時序關系。
通過將這兩種模型并行使用，可以更好地捕捉不同時間尺度上的模式，提高預測的準確性和魯棒性。
2.3 并行模型架構
并行使用Informer和LSTM，通過兩個分支并行學習，可以使模型在不同的時間尺度上進行信息提取和處理：
- Informer部分：處理全局時序模式，能夠有效處理長時間序列數(shù)據(jù)。
- LSTM部分：處理局部時序模式，能夠有效捕捉短期依賴性和序列數(shù)據(jù)的動態(tài)變化。
這種架構能夠更全面地捕捉時序數(shù)據(jù)的特征，提升模型的預測性能。
2.4 模型融合
將Informer和LSTM的輸出拼接在一起，通過一個全連接層融合不同模型的特征。這種融合方式使得模型能夠同時利用Informer的全局信息提取能力和LSTM的局部時序關系建模能力。
2.5 高效計算
Informer的使用大大提高了長時間序列的計算效率，同時LSTM的使用確保了局部時序信息的充分利用。這種組合在保證高效計算的同時，提升了預測的精度和可靠性。
3.二次分解與數(shù)據(jù)集制作
STL分離顯式趨勢/季節(jié)項，VMD細化非線性殘差，避免模式混淆
3.1 導入數(shù)據(jù)
3.2 STL分解
3.3 VMD分解
將殘差項分解為 K個本征模態(tài)函數(shù)（IMF），解決STL對非線性殘差分解不足的問題。
參數(shù)選擇：通過中心頻率觀察法自適應確定IMF數(shù)量 K
3.4 數(shù)據(jù)集制作與預處理
詳細介紹見提供的文檔！
4.基于STL-VMD二次分解 + Informer-LSTM的并行預測模型
4.1 定義Informer-LSTM并行預測網(wǎng)絡模型
4.2 設置參數(shù)，訓練模型
50個epoch，MSE 為0.000879，STL-VMD二次分解 + Informer-LSTM并行預測效果顯著，模型能夠充分利用Informer的長時間依賴建模能力和LSTM的短期依賴捕捉能力征，收斂速度快，性能優(yōu)越，預測精度高，適當調(diào)整模型參數(shù)，還可以進一步提高模型預測表現(xiàn)。
5.結果可視化和模型評估
5.1 預測結果可視化
5.2 模型評估
由預測結果可見，在STL-VMD二次分解 + Informer-LSTM并行預測模型下擬合效果良好，通過這種設計，可以充分利用Informer和LSTM的優(yōu)勢，實現(xiàn)高效且準確的時序預測,組合預測效果顯著！
