1主要内容 之前分享了预测的程序基于LSTM的负荷和可再生能源出力预测【核心部分复现】,该程序预测效果比较好,并且结构比较清晰,但是仍然有同学咨询混合算法的预测,本次分享基于VMD-SSA-LSTM的多维时序光伏功率预测,本程序参考文章《基于VMD-SSA-LSSVM的短期风电预测》和《基于改进鲸鱼优化算法的微网系统能量优化管理》,采...
首先利用VMD对历史负荷数据进行分解,然后依据SSA对LSTM的参数进行寻优,并将分解出的负荷分量输入到LSTM神经网络,最后将每个分量的预测值相加,得到光伏负荷预测值,结果表明,与LSTM、VMD-LSTM模型相比,VMD-SSA-LSTM模型的预测精度更高,为开展月径流预测工作提供了一种新的选择。【换上其他数据,可以预测其他负荷预测等】...
首先利用VMD对历史负荷数据进行分解,然后依据SSA对LSTM的参数进行寻优,并将分解出的负荷分量输入到LSTM神经网络,最后将每个分量的预测值相加,得到光伏负荷预测值,结果表明,与LSTM、VMD-LSTM模型相比,VMD-SSA-LSTM模型的预测精度更高,为开展月径流预测工作提供了一种新的选择。【换上其他数据,可以预测其他负荷预测等】...
在光伏发电功率预测中,LSTM可以通过学习历史数据的模式和趋势,来预测未来的光伏发电功率。 在本文提出的算法中,我们将SSA-VMD和LSTM相结合,实现光伏发电功率的精确预测。算法的流程如下: 收集光伏发电功率的历史数据,并进行预处理,包括数据清洗、归一化等。 使用SSA-VMD将原始数据分解为多个子信号。 将分解得到的子信...
(long short-term memory,LSTM)相结合的VMD-SSA-LSTM模型.首先,本文利用VMD对光伏发电数据进行分解.其次,依据SSA对LSTM的参数进行寻优,使其自动调整LSTM的参数.最后,实验结果表明,与LSTM,VMD-LSTM模型相比,VMD-SSA-LSTM模型的预测精度更高.因此,该方法在实际应用中具有潜力,可以很好地解决光伏发电功率预测问题,对...
基于VMD-SSA-LSTM的回归预测模型是一种结合了多种时间序列分析和机器学习技术的综合模型。下面我将分别介绍这三个组成部分的基本原理,并解释它们是如何结合起来进行回归预测的。 变分模态分解(VMD): 变分模态分解(VMD)是一种用于信号处理的时频分析方法。它通过将一个复杂信号分解为一系列具有不同中心频率和频率宽度...
1.一种基于VMD和SSA‑LSTM的云计算资源预测方法,其特征是:该方法包括已下步骤: (1)从云计算平台上获取负载的历史数据,在得到负载值L后进行汇总,对于原始数据 的缺失值进行拉格朗日插值法插值补充处理,形成预处理过的时间序列样本; (2)将预处理后的云资源负载值L用VMD分解为多个不同频率尺度的模态分量; ...
VMD-SSA-LSTM模型预测 VMD-SSA-LSTM数控铣床切削过程功率预测模型,具体预测步骤如下: (1)选定数控铣床历史运行信息作为模型输入。 (2)利用VMD方法对原始的切削过程功率序列进行分解,得到个子序列分量。 (3)数据归一化。由于转速与背吃刀量...
LSTM也可以换为BILSTM,GRU等; 参考论文: [1]孙国梁,李保健,徐冬梅,李宇鹏.基于VMD-SSA-LSTM的月径流预测模型及应用[J].水电能源科学,2022,40(05):18-21. [2]沈富鑫,邴其春,张伟健,胡嫣然,高鹏.基于CEEMDAN-ABC-LSTM组合模型的短时交通流预测[J].青岛理工大学学报,2022,43(05):96-103+119. 视频程序可...
针对光伏发电功率存在随机波动性的问题,提出基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络的短期光伏发电功率预测方法.首先,通过VMD算法将多维光伏特征数据分解为若干不同频率的本征模态和残差分量,以...