神经网络解决数据的长期依赖问题,进一步提升预测精度.实验结果表明,EMD-LSTM组合模型在整体的交通流量预测和早高峰晚高峰交通流量预测中均取得了较好的结果.其中,在整体的交通流量预测中,EMD-LSTM组合预测模型的均方根误差(RMSE)比LSTM减少了5.325,平均绝对误差(MAE)比LSTM减少了3.942,平均绝对百分比误差(MAPE)比LSTM...
MATLAB实现基于EMD-LSTM时间序列预测(EMD分解结合LSTM长短期记忆神经网络)。经验模态分解( empirical mode decomposition,EMD)是一种新的处理非平稳信号的方法——希尔伯特——黄变换的重要组成部分。EMD 方法在理论上可以应用于任何类型的信号的分解, 因而在处理非平稳及非线性数据上,具有非常明显的优势,适合于分析非线性...
往期精彩内容: 时序预测:LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较 - 知乎 (zhihu.com) 风速预测(一)数据集介绍和预处理 - 知乎 (zhihu.com) 风速预测(二)基于Pytorch的EMD-LSTM模型 - 知乎 (zhih…
70基于matlab的BP神经网络多输入单输出数据结果预测,输出结果包括均方根误差,决定系数。数据可更换自己的,程序已调通,可直接运行。 927 -- 1:25 App 18基于matlab的二阶动态系统的滑膜控制,程序已调通,可直接运行。 410 -- 1:53 App 72基于matlab的双向LSTM网络的需求预测,结果输出包括训练集结果、训练集误差...
针对非平稳的家庭短期负荷数据,直接套用预测模型难以挖掘出更深层次的时序特征。提出一种经验模式分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)和堆栈式长短期记忆(Stack Long Short-term Memory, SLSTM)的组合算法应用于家庭短期负荷预测。将负荷数据通过EMD算法进行分解,然后将分解后的分量数据分别转化为三维数据样本。通过设...
‑LSTM模型的蜂窝基站网络流量预测方法,所述制备方法包括以下步骤:采集流量数据并进行预处理,形成蜂窝基站网络流量数据集;利用TVF‑EMD算法对蜂窝基站网络流量数据集进行分解重构形成蜂窝基站流量分量信号imfn;利用MATLAB对蜂窝基站流量分量信号imfn进行TVF‑EMD‑LSTM深度学习网络构架的搭建,形成最终的基站流量预测结果...
01 EMD（经验模态分解）理论概述 EMD的基本概念 12 分解方法 EMD是一种基于数据驱动的自适应时频分解方法。适用于非线性、非平稳信号 EMD适用于处理非线性、非平稳的时间序列信号。3 产生本征模态函数（IMF）EMD可将原始信号分解为一系列具有不同特征尺度的本征模态函数（IMF）。EMD的工作原理 01 02 03 筛选过程 ...
接着,我们将使用长短期记忆网络(LSTM)来构建预测模型。LSTM是一种能够捕捉时间序列数据长期依赖关系的循环神经网络,适合处理具有时间特性的光伏功率数据。 最后,我们将对模型进行训练和评估。我们将使用部分数据进行模型训练,然后使用剩余数据进行模型评估。评估指标包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等,以评估模型...
一种基于EMD分解和SSA-SVM模型的电价预测方法及系统.pdf,本发明公开了一种基于EMD分解和SSA‑SVM模型的电价预测方法及系统,涉及电价预测技术领域,包括获取原始电价数据,对电价数据通过EMD算法进行分解;构建SSA‑SVM模型,应用SSA优化SVM模型中的关键参数,进行预测
LSTM)深度学习网络对于时间序列分析上的预报能力极强,是船舶操纵运动极短期预报的有力手段.基于此,该文采用经验模态分解(EMD)方法对气垫船自航模试验数据进行预处理,建立EMD-LSTM神经网络模型预报气垫船操纵运动.经对比验证可知,EMD-LSTM神经网络模型对于气垫船操纵运动预报效果良好,明显优于LSTM神经网络模型,适用于气垫...