1.前言
时间序列预测在能源、气象等领域具有重要应用价值。传统方法如ARIMA、SVM等在处理非线性、非平稳序列时存在局限性，而深度学习模型（如GRU）虽能捕捉时序特征，但对初始参数敏感，且复杂序列需预处理以提升预测精度。变分模态分解（VMD）可将复杂时序分解为多个平稳模态分量，门控循环单元（GRU）可有效建模序列长期依赖关系，粒子群优化（PSO）则用于优化GRU的关键参数，形成 “分解-优化-预测” 的完整框架。该算法通过多技术协同，提升时序预测的准确性和鲁棒性。
2.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
3.算法运行软件版本
Matlab2024b(推荐)或者matlab2022a
4.部分核心程序
（完整版代码包含中文注释和操作步骤视频）
...................................................................layers = [ ...sequenceInputLayer(indim) gruLayer(Nlayer) reluLayer fullyConnectedLayer(outdim) regressionLayer];%参数设置options = trainingOptions('adam', ... % 优化算法Adam'MaxEpochs', 200, ... % 最大训练次数'GradientThreshold', 1, ... % 梯度阈值'InitialLearnRate', LR, ... % 初始学习率'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 学习率调整'LearnRateDropPeriod', 60, ... 'LearnRateDropFactor',0.2, ... 'L2Regularization', 0.01, ... % 正则化参数'ExecutionEnvironment', 'cpu',... % 训练环境'Verbose', 0, ... % 关闭优化过程'Plots', 'training-progress'); % 画出曲线%训练[net,INFO] = trainNetwork(Pxtrain, Txtrain, layers, options);Rerr = INFO.TrainingRMSE;Rlos = INFO.TrainingLoss;%预测Tpre1 = predict(net, Pxtrain); Tpre2 = predict(net, Pxtest); %反归一化TNpre1 = mapminmax('reverse', Tpre1, Norm_O); TNpre2 = mapminmax('reverse', Tpre2, Norm_O); %数据格式转换TNpre1s(d,:) = cell2mat(TNpre1);TNpre2s(d,:) = cell2mat(TNpre2);T_trains(d,:) = T_train;T_tests(d,:) = T_test;Rerrs(d,:)=Rerr;Rloss(d,:)=Rlos; end 220
5.算法仿真参数
%pso参数 Npeop = 10; %搜索数量 Iter = 10; %迭代次数 DD = 2; %搜索空间维数%每个变量的取值范围 tmps(1,:) = [10,100]; % tmps(2,:) = [0.0001;0.05]; %%学习因子 c1 = 2; c2 = 2; %用线性递减因子粒子群算法 Wmax = 1; %惯性权重最大值 Wmin = 0.8; %惯性权重最小值 %GRU参数 options = trainingOptions('adam', ... % 优化算法Adam'MaxEpochs', 200, ... % 最大训练次数'GradientThreshold', 1, ... % 梯度阈值'InitialLearnRate', LR, ... % 初始学习率'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 学习率调整'LearnRateDropPeriod', 60, ... 'LearnRateDropFactor',0.2, ... 'L2Regularization', 0.01, ... % 正则化参数'ExecutionEnvironment', 'cpu',... % 训练环境'Verbose', 0, ... % 关闭优化过程'Plots', 'training-progress'); % 画出曲线