前言

本文基于前期介紹的電力變壓器，介紹一種綜合應(yīng)用完備集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解CEEMDAN與基于麻雀優(yōu)化算法的SSA-TCN-BiLSTM-Attention預(yù)測模型，以提高時間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測性能。該方法的核心是使用CEEMDAN算法對時間序列進行分解，接著利用麻雀優(yōu)化算法對TCN-BiLSTM-Attention模型進行優(yōu)化，通過對分解后的數(shù)據(jù)進行建模，來實現(xiàn)精準預(yù)測。

1 數(shù)據(jù)CEEMDAN分解與可視化

1.1 導(dǎo)入數(shù)據(jù)

1.2 CEEMDAN分解

根據(jù)分解結(jié)果看，CEEMDAN一共分解出11個分量，合并原始數(shù)據(jù)特征變量，來形成一個加強特征，作為SSA-TCN-BiLSTM-Attention模型的輸入進行預(yù)測。

2 數(shù)據(jù)集制作與預(yù)處理

劃分數(shù)據(jù)集，按照8：2劃分訓(xùn)練集和測試集

3 麻雀優(yōu)化算法

3.1 麻雀優(yōu)化算法介紹

麻雀優(yōu)化算法（Sparrow Search Algorithm，簡稱SSA）是一種基于自然界麻雀行為特點的優(yōu)化算法，它模擬了麻雀在覓食、遷徙和社交等行為中的優(yōu)化策略。該算法在解決多種優(yōu)化問題方面展現(xiàn)出了良好的性能。

麻雀優(yōu)化算法的基本思想是通過模擬麻雀的覓食行為，不斷優(yōu)化搜索空間中的解。算法的過程可以分為覓食行為、遷徙行為和社交行為三個階段。

• 覓食行為（Foraging Behavior）：麻雀在覓食時會選擇距離較近且具有較高適應(yīng)度的食物源。在算法中，解空間中的每個個體被看作是一個食物源，具有適應(yīng)度評價值。麻雀通過選擇適應(yīng)度較高的個體來尋找更優(yōu)的解。
• 遷徙行為（Migration Behavior）：當(dāng)麻雀在一個食物源周圍搜索一段時間后，如果沒有找到更優(yōu)的解，它們會選擇離開當(dāng)前食物源，前往其他食物源繼續(xù)尋找。在算法中，個體之間的位置信息會發(fā)生變化，以模擬麻雀的遷徙行為。
• 社交行為（Social Behavior）：麻雀在覓食時會通過與其他麻雀的交流來獲取更多的信息，從而提高自己的覓食效率。在算法中，個體之間通過交換信息來改善自身的解，并且更新解空間中的最優(yōu)解。

3.2 基于Python的麻雀優(yōu)化算法實現(xiàn)

3.3 麻雀優(yōu)化算法-超參數(shù)尋優(yōu)過程

麻雀優(yōu)化算法具有簡單易實現(xiàn)、全局尋優(yōu)能力和自適應(yīng)性等特點，適用于解決組合優(yōu)化問題。我們通過麻雀優(yōu)化算法來進行TCN-BiLSTM-Attention模型的超參數(shù)尋優(yōu)。

通過設(shè)置合適的種群規(guī)模和優(yōu)化迭代次數(shù)，我們在給定的超參數(shù)范圍內(nèi)，搜索出最優(yōu)的參數(shù)。

4 基于CEEMADN的 SSA-TCN-BiLSTM-Attention 模型預(yù)測

4.1 定義SSA-TCN-BiLSTM-Attention預(yù)測模型

4.2 設(shè)置參數(shù)，訓(xùn)練模型

50個epoch，MSE 為0.000143，SSA-TCN-BiLSTM-Attention預(yù)測效果良好，適當(dāng)調(diào)整模型參數(shù)，還可以進一步提高模型預(yù)測表現(xiàn)。

注意調(diào)整參數(shù)：

• 可以修改麻雀優(yōu)化算法的種群規(guī)模和優(yōu)化迭代次數(shù)；
• 調(diào)整TCN和BiLSTM層數(shù)和維度數(shù)的參數(shù)搜索范圍，增加更多的 epoch （注意防止過擬合）
• 可以改變滑動窗口長度（設(shè)置合適的窗口長度）

4.3 模型評估

預(yù)測結(jié)果可視化：

模型評估：

本文轉(zhuǎn)載自 ??建模先鋒??，作者： 小蝸愛建模