[发明专利]一种非平稳时间序列预测方法及系统有效
| 申请号： | 202210596020.4 | 申请日： | 2022-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN114676645B | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 金敏;常莹莹 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/00;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/06;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 长沙楚为知识产权代理事务所(普通合伙) 43217 | 代理人： | 龚安 |
| 地址： | 410082 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种非平稳时间序列预测方法及系统，所述方法包括：对非平稳时间序列进行MEEMD分解；改进灰狼优化算法，改进了收敛因子，并引入改进的反向学习策略对算法进行初始化；使用改进的灰狼优化算法，获取最优的深度学习神经元数量以及时间步长；分别对IMF分量和余项建立改进的深度学习子模型，得到各个子模型的预测结果，并将各个预测结果叠加重构，得到最终的预测值。该系统包括数据处理模块、时序数据分解模块、深度学习优化模块、深度学习预测模块。本发明提供的预测方法，解决了传统信号分解的模态混叠现象，通过使用改进的灰狼算法提升了模型的收敛速度以及数据拟合效果，同时避免了陷入局部最优和人工调参带来的误差。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 平稳 时间 序列 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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