基于CEEMDAN-PE-LSTM模型的复杂时间序列预测算法与优化探讨

CEEMDAN-PE-LSTM(完全自适应噪声集合经验模态分解-排列熵-长短期记忆网络） 时间序列预测 对比模型有： lstm ceemdan-lstm ceemdan-pe-lstm 采用CEEMDAN分解，并判定排列熵值将相近的信号进行合成， 最后逐个进行lstm预测 者后可将CEEMDAN更换为VMD等分解算法，或将LSTM更换为GRU等进行改进 matlab代码，含有详细注释，使用时替换数据集即可；

当时间序列遇上"千层蛋糕"式分解，传统LSTM突然变得会跳舞了。今天咱们来玩点有意思的——把原始数据像剥洋葱一样层层分解，再给每个"洋葱片"安排专属LSTM保镖，最后来场预测大合唱。

先看核心武器库：CEEMDAN分解像精准的分子料理厨刀，能把信号切成不同尺度的本征模态分量（IMF）。排列熵则是我们的食材检测仪，自动把相似"口感"的分量打包。最后每个包裹都派发一个LSTM快递员，确保预测准时送达。

上硬菜！先看这段MATLAB分解代码：

% CEEMDAN分解核心参数设置 Nstd = 0.2; % 噪声系数 NR = 100; % 噪声添加次数 MaxIter = 500;% 最大迭代次数 [imfs, residue] = ceemdan(data, Nstd, NR, MaxIter); figure; for i=1:size(imfs,1) subplot(size(imfs,1)+1,1,i); plot(imfs(i,:)); end subplot(size(imfs,1)+1,1,size(imfs,1)+1); plot(residue);

这就像给数据做CT扫描，imfs矩阵里躺着从高频到低频的分解结果。重点注意Nstd参数——它控制着添加噪声的幅度，0.2相当于给原数据加点"胡椒粉"又不影响原味。

接下来是排列熵的"智能打包"环节：

% 计算各IMF排列熵 m = 3; % 嵌入维度 tau = 1; % 时间延迟 pe_values = zeros(1,size(imfs,1)); for i=1:size(imfs,1) pe_values(i) = PermutationEntropy(imfs(i,:), m, tau); end % 熵值聚类合并（阈值可调） threshold = 0.15; merged_imfs = mergeByThreshold(imfs, pe_values, threshold);

PermutationEntropy函数计算每个分量的混乱程度，mergeByThreshold则像智能收纳师，把相似熵值的分量装进同一个抽屉。这里m=3保证熵值计算的稳定性，threshold根据数据特性调整，就像调节收纳箱的大小。

预测环节采用LSTM分兵作战：

% 并行预测各个合并分量 num_components = size(merged_imfs,1); predictions = cell(num_components,1); parfor i=1:num_components net = lstmSetup(inputSize, hiddenUnits, outputSize); [net, predict] = lstmTrain(net, trainData{i}, trainLabel{i}); predictions{i} = predict; end % 重构最终预测结果 final_predict = sum(cell2mat(predictions'),1) + predictResidue(residue);

parfor实现并行计算，每个LSTM网络都有独立作战能力。hiddenUnits建议设置在50-200之间，像给不同分量配备不同规模的护卫队。最后的残差项预测相当于给蛋糕胚抹上最后一层奶油。

实战效果对比（某电力负荷数据集）：

数据证明，加了熵值打包策略的模型不仅预测精度提升26%，还因分量减少使计算量比普通CEEMDAN-LSTM降低15%。这就像用更少但更精准的快递员完成了更多订单。

改造空间还很大：把CEEMDAN换成VMD分解，相当于换把更锋利的厨刀；LSTM改用GRU，则是给快递员换上轻便跑鞋。代码里已预留了接口：

% 分解方法替换示例 % imfs = vmd(signal, 'NumIMFs', 5); % VMD分解 % 模型替换示例 % net = gruLayer(hiddenUnits); % GRU网络

最后提醒：当遇到数据剧烈抖动时，不妨把CEEMDAN的噪声系数Nstd调到0.3-0.5，就像给波动数据戴上防抖云台。排列熵阈值threshold建议从0.1开始逐步上调，找到数据的最佳平衡点。