基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型python源码+模型+数据集+代码注释+报告.zip下载

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基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练） 根据LSTM层的需求，输入的数据应该为 [送入样本数， 循环核时间展开步数， 每个时间步输入特征个数] ，循环核时间展开步数我在代码中设计为使用前30天的数据，预测出第31天的数据，以此类推，每个时间步的输入特征个数我在代码中的设计为将当天的分解后特征每个时间段仅对应其中五个原数据的VMD的分解特征，经过实验当以所有时间原数据分解后的特征作为特征输入进网络时，数据量会被压缩的过小，导致网络严重的过拟合问题，当我们输入当前对应其五个原数据的VMD的分解特征时，对下推移并不会对结果产生影响，且模型过拟合问题得到巨大的缓解。 最后将数据分为训练集、测试集，对应的形状为（840，30，15）、（205，30，15）送入网络即可。 该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/ma_nong33/88502001?utm_source=bbsseo