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前言

传统时间序列预测模型（如ARIMA、单一LSTM）在面对多尺度特征（如长周期、短周期、噪声混杂）和非线性动态（如突变、趋势漂移）时表现受限，尤其对以下场景效果不佳：

• 强噪声干扰：工业传感器信号中的高频噪声掩盖真实模式

• 多季节性与趋势耦合：如电力负荷数据（日周期+周周期+节假日趋势）

• 长期依赖与短期波动并存：如股票价格序列

针对以上问题，本期提出一种基于STL+VMD二次分解，Informer-LSTM的并行预测模型，该创新模型通过二次分解与混合架构，实现了复杂时间序列的多层次建模，为高精度预测提供了新的技术路径。

1 创新模型简介

1.1 模型评估：

1.2 预测可视化：

1.3 数据集特征分析—可视化：：

我们同时提供详细的资料、解说文档和视频讲解，包括如何替换自己的数据集、参数调整教程，预测任务的替换等，代码逐行注释，参数介绍详细：

● 数据集：某风电场风电功率数据集、电力数据集、风速数据集等

● 环境框架：python 3.9  pytorch 2.1 及其以上版本均可运行

● 单步预测模型分数：测试集 0.99

● 使用对象：论文需求、毕业设计需求者

● 代码保证：代码注释详细、即拿即可跑通。

2 模型创新点介绍

2.1 二次分解策略

• STL首次分解：提取显式趋势（Trend）和季节性（Seasonality）；

• VMD二次分解：对残差（Residual）进行变分模态分解，分离隐含的多尺度子信号（IMF）。

2.2 结合Informer和RNN的优势

• Informer：擅长处理长时间序列，能够并行计算，提高了计算效率和预测性能。Informer在Transformer的基础上进行了改进，使其更适合时序数据，特别是具有长时间依赖的序列数据。

• LSTM：在捕捉序列数据的短期和长期依赖性方面表现出色，能够很好地处理序列数据中的时序关系。

通过将这两种模型并行使用，可以更好地捕捉不同时间尺度上的模式，提高预测的准确性和鲁棒性。

2.3 并行模型架构

并行使用Informer和LSTM，通过两个分支并行学习，可以使模型在不同的时间尺度上进行信息提取和处理：

• Informer部分：处理全局时序模式，能够有效处理长时间序列数据。

• LSTM部分：处理局部时序模式，能够有效捕捉短期依赖性和序列数据的动态变化。

这种架构能够更全面地捕捉时序数据的特征，提升模型的预测性能。

2.4 模型融合

将Informer和LSTM的输出拼接在一起，通过一个全连接层融合不同模型的特征。这种融合方式使得模型能够同时利用Informer的全局信息提取能力和LSTM的局部时序关系建模能力。

2.5 高效计算

Informer的使用大大提高了长时间序列的计算效率，同时LSTM的使用确保了局部时序信息的充分利用。这种组合在保证高效计算的同时，提升了预测的精度和可靠性。

3 二次分解与数据集制作

STL分离显式趋势/季节项，VMD细化非线性残差，避免模式混淆

3.1 导入数据

3.2 STL分解

3.3 VMD分解

将残差项分解为 K个本征模态函数（IMF），解决STL对非线性残差分解不足的问题。

参数选择：通过中心频率观察法自适应确定IMF数量 K

3.4 数据集制作与预处理

详细介绍见提供的文档！

4 基于STL-VMD二次分解 + Informer-LSTM的并行预测模型

4.1 定义Informer-LSTM并行预测网络模型

4.2 设置参数，训练模型

50个epoch，MSE 为0.000879，STL-VMD二次分解 + Informer-LSTM并行预测效果显著，模型能够充分利用Informer的长时间依赖建模能力和LSTM的短期依赖捕捉能力征，收敛速度快，性能优越，预测精度高，适当调整模型参数，还可以进一步提高模型预测表现。

5 结果可视化和模型评估

5.1 预测结果可视化

5.2 模型评估

由预测结果可见，在STL-VMD二次分解 + Informer-LSTM并行预测模型下拟合效果良好，通过这种设计，可以充分利用Informer和LSTM的优势，实现高效且准确的时序预测,组合预测效果显著！

6 代码、数据整理如下：

点击下方卡片获取代码！