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前言
本文基于前期介绍的风速数据（文末附数据集），介绍一种综合应用完备集合经验模态分解CEEMDAN与基于麻雀优化算法的SSA-BiLSTM-Attention预测模型，以提高时间序列数据的预测性能。该方法的核心是使用CEEMDAN算法对时间序列进行分解，接着利用麻雀优化算法对BiLSTM-Attention模型进行优化，通过对分解后的数据进行建模，来实现精准预测。
风速数据集的详细介绍可以参考下文：
风速预测（一）数据集介绍和预处理-CSDN博客
1 风速数据CEEMDAN分解与可视化
1.1 导入数据
1.2 CEEMDAN分解
根据分解结果看，CEEMDAN一共分解出11个分量，来作为SSA-BiLSTM-Attention模型的输入进行预测
2 数据集制作与预处理
划分数据集，按照8：2划分训练集和测试集
3 麻雀优化算法
3.1 麻雀优化算法介绍
麻雀优化算法（Sparrow Optimization Algorithm，简称SOA）是一种基于自然界麻雀行为特点的优化算法，它模拟了麻雀在觅食、迁徙和社交等行为中的优化策略。该算法在解决多种优化问题方面展现出了良好的性能。
麻雀优化算法的基本思想是通过模拟麻雀的觅食行为，不断优化搜索空间中的解。算法的过程可以分为觅食行为、迁徙行为和社交行为三个阶段。
1. 觅食行为（Foraging Behavior）：麻雀在觅食时会选择距离较近且具有较高适应度的食物源。在算法中，解空间中的每个个体被看作是一个食物源，具有适应度评价值。麻雀通过选择适应度较高的个体来寻找更优的解。
2. 迁徙行为（Migration Behavior）：当麻雀在一个食物源周围搜索一段时间后，如果没有找到更优的解，它们会选择离开当前食物源，前往其他食物源继续寻找。在算法中，个体之间的位置信息会发生变化，以模拟麻雀的迁徙行为。
3. 社交行为（Social Behavior）：麻雀在觅食时会通过与其他麻雀的交流来获取更多的信息，从而提高自己的觅食效率。在算法中，个体之间通过交换信息来改善自身的解，并且更新解空间中的最优解。
3.2 基于Python的麻雀优化算法实现
3.3 麻雀优化算法-超参数寻优过程
麻雀优化算法具有简单易实现、全局寻优能力和自适应性等特点，适用于解决组合优化问题。我们通过麻雀优化算法来进行BiLSTM-Attention模型的超参数寻优。
通过设置合适的种群规模和优化迭代次数，我们在给定的超参数范围内，搜索出最优的参数。
4 基于CEEMADN的 SSA-BiLSTM-Attention 模型预测
4.1 定义SSA-BiLSTM-Attention预测模型
注意：
-
输入维度为11, 代表CEEMDAN分解的11个分量
-
输入形状为 torch.Size([64, 7, 11])
-
batch_size=64, 7代表序列长度（滑动窗口取值）
4.2 设置参数，训练模型
50个epoch，MSE 为0.005526，SSA-BiLSTM-Attention预测效果良好，适当调整模型参数，还可以进一步提高模型预测表现。
注意调整参数：
-
可以修改麻雀优化算法的种群规模和优化迭代次数；
-
调整BiLSTM层数和维度数的参数搜索范围，增加更多的 epoch （注意防止过拟合）
-
可以改变滑动窗口长度（设置合适的窗口长度）
保存训练结果和预测数据
4.3 模型评估
分量预测，结果可视化
由分量预测结果可见，11个分量在SSA-BiLSTM-Attention预测模型下拟合效果好，预测精度高。
模型整体评估：
代码、数据如下：
