基于RNN、GRU、LSTM和Attention的时间序列预测模型

多变量时间序列预测里头，用 CNN、LSTM、Multihead Attention 再加个 KDE，这组合说实话，挺香的。用 MATLAB 整出个一套完整方案，传感器数据，比如温度、湿度、功率那类，预测还带区间的——挺适合做决策支持那种场景。整个项目数据清洗、模型搭建、注意力机制都包得挺全，代码也是分模块写的，改起来也不费劲。是你要做能源管理、环境监测这一块，直接拿去调一调就能上线。哦对了，作者还给了几个思路，像是超参数调优、在线数据流啥的，后续优化空间也大。

基于 EMD 的风速分解，加上 LSTM 的时间序列建模，这套matlab源码组合挺实用的。EMD 负责把风速数据拆成多个分量，每个分量代表不同频率的变化趋势，把这些喂进LSTM模型做预测，效果还不错，适合那种风速变化不规律的数据。 EMD的分解逻辑比较灵活，能适应不同的时间序列特性，所以不光是风速预测，像光伏、电力负载那些数据，也都能试试这套套路。而LSTM这块，源码里有模型结构的搭建和训练流程，超参数配置也比较清晰，调起来不费劲。 你会看到源码里了数据归一化、异常值过滤、模型训练验证这些常规步骤，整个流程跑下来挺顺畅的，尤其适合拿来当学习模板或者二次开发基础。如果你对风速预测、EMD 分解

多步预测的 LSTM 模型用起来真的还不错，尤其是你手上有一堆带时间标签的数据时，比如气象、股票、交通这些场景，简直太对口了。它能一次性搞定多个特征的多步预测，省心不少。时间序列的LSTM网络，厉害的地方在于它的“记忆力”——专治普通RNN容易忘事的问题。核心就三个门：输入门、遗忘门、输出门，分别决定保留什么、丢掉什么、输出什么，用起来有点像开关逻辑，挺巧妙。在多变量预测这块，它表现得还蛮稳定的。比如你要预测未来一周的温度、湿度、风速这些多维数据，只要喂给它过去一段时间的情况，基本都能给出一组还行的结果。你只要把数据整理成“输入序列”+“输出序列”的结构就行。，数据预也是个大头。什么归一化、缺

详细介绍了时间序列预测模型ARIMA的理论基础和应用方法，并附带了matlab实现代码。

介绍了如何使用LSTM模型在matlab环境下进行时间序列数据预测的具体实现方法。

数据里的预测模型，基本就是三大派：时间序列、灰色预测模型、神经网络。这篇 PDF 就是把这仨讲得明明白白。模型思路、适用场景、优劣对比，全都摆得挺清楚。适合你要快速了解模型选型，或者准备建模前想理一理思路的时候看看。 时间序列的关键点在于“时间”两个字——数据有先后顺序，趋势、季节性这些特征不能忽视。像ARIMA和SARIMA，就适合拿来搞非平稳数据，做趋势预测挺稳的，比如销售额、气温这类数据。 灰色预测模型的优势在“小样本”和“不完整信息”这块，尤其是GM(1,1)，建模逻辑不复杂，响应也快。数据少？没关系，灰色模型照样能凑合着预测一把。像库存管理、小批量销售预测，用起来挺顺手。 说到神经网

MATLAB 的 NARX 时间序列预测程序，逻辑清晰，步骤详细，适合想搞懂 NARX 的你。它用的是合成周期性数据，还专门加了噪声，更贴近实际情况。从数据构造、模型搭建到预测评估，全流程覆盖，挺适合当学习模板的。尤其是想提升预测精度的，可以参考它怎么用外生输入来加持模型效果。

本项目利用机器学习和时间序列分析构建房价预测模型，帮助投资者和购房者理解未来房价走势。通过历史房价数据分析，预测模型将提供准确的市场展望。数据准备阶段包括收集房价、房屋面积、卧室数量、距离最近公交站距离等特征。数据源可以是公开数据集或通过房地产网站爬虫获取。数据预处理步骤涵盖缺失值处理、异常值检测和数据标准化，以提高模型精度和鲁棒性。特征工程阶段选择房屋面积、卧室数量和距离最近公交站距离等关键特征，以支持模型构建。

光伏功率预测新方法：EMD-KPCA-LSTM 模型 为了提高光伏功率预测精度，保障电力系统稳定运行，本项目提出了一种结合经验模态分解 (EMD)、核主成分分析 (KPCA) 和长短期记忆神经网络 (LSTM) 的新型预测模型。 模型亮点 多因素分析: 模型充分考虑了影响光伏输出功率的四种环境因素。 非线性特征提取: 利用 EMD 分解环境因素序列，获取不同时间尺度上的数据信号变化，降低序列非平稳性。 降维与去冗余: 采用 KPCA 提取特征序列的关键影响因子，消除原始序列的相关性和冗余性，降低模型输入维度。 动态时间建模: 使用 LSTM 网络对多变量特征序列进行动态时间建模，实现