前言

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

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(gè)分量，合并原始數(shù)據(jù)特征變量，來形成一個(gè)加強(qiáng)特征，作為SSA-TCN-BiLSTM-Attention模型的輸入進(jìn)行預(yù)測(cè)。

2.數(shù)據(jù)集制作與預(yù)處理

劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，按照8：2劃分訓(xùn)練集和測(cè)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(jiǎn)稱SSA）是一種基于自然界麻雀行為特點(diǎn)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(gè)階段。

1）覓食行為（Foraging Behavior）：麻雀在覓食時(shí)會(huì)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(gè)個(gè)體被看作是一個(gè)食物源，具有適應(yīng)度評(píng)價(jià)值。麻雀通過選擇適應(yīng)度較高的個(gè)體來尋找更優(yōu)的解。

2）遷徙行為（Migration Behavior）：當(dāng)麻雀在一個(gè)食物源周圍搜索一段時(shí)間后，如果沒有找到更優(yōu)的解，它們會(huì)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(gè)體之間的位置信息會(huì)發(fā)生變化，以模擬麻雀的遷徙行為。

3）社交行為（Social Behavior）：麻雀在覓食時(shí)會(huì)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(gè)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(shí)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(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)、全局尋優(yōu)能力和自適應(yīng)性等特點(diǎn)，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(jìn)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?cè)诮o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(cè)

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

4.2 設(shè)置參數(shù)，訓(xùn)練模型

50個(gè)epoch，MSE 為0.000143，SSA-TCN-BiLSTM-Attention預(yù)測(cè)效果良好，適當(dāng)調(diào)整模型參數(shù)，還可以進(jìn)一步提高模型預(yù)測(cè)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(dòng)窗口長(zhǎng)度（設(shè)置合適的窗口長(zhǎng)度）

4.3 模型評(píng)估

預(yù)測(cè)結(jié)果可視化

模型評(píng)估：

本文轉(zhuǎn)載自?? 建模先鋒??，作者： 小蝸愛建模