CEEMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了完全扩展经验模态分解(CEEMD)和长短期记忆神经网络(LSTM)的时间序列预测方法。 CEEMD是一种改进的EEMD方法,通过引入完全扩展的概念,使信号在各个尺度上都能得到更加充分的分解,进一步提高了IMF的完整性和准确性。通过使用CEEMD,可以将原始时间序列完全分解为多个固有模式函数(IM...
在CEEMD_MFE_SVM_LSTM算法中,LSTM可以用于进一步优化SVM的预测结果。通过将每个IMF作为LSTM的输入,并利用LSTM模型对每个IMF进行预测,可以得到更精确的预测结果。 综上所述,CEEMD_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法通过结合CEEMD、MFE、SVM和LSTM等多种技术的优势,旨在提高时序预测的准确性和稳定性。首先,CEEMD利用自...
基于聚类分析与CEEMD和LSTM的超短期光伏功率预测基于聚类分析与CEEMD及LSTM的超短期光伏功率预测一引言随着可再生能源的日益普及,光伏发电作为其中的重要一环,其功率预测技术也得到了广泛的研究和应用。超短期光伏功率预测对于电网的调度
结果表明:(1)4种模型的预测精度均随时间尺度的增加而逐渐提高,在24个月时间尺度时达到最高;(2)CEEMD能够有效平稳时间序列,各时间尺度下,组合模型均达到了较高的预测精度,相较单一模型更适用于干旱预测;(3)4种模型预测结果精度由低到高分别为:LSTM,ARIMA,CEEMD-LSTM,CEEMD-ARIMA(决定系数最大值分别为:0.8882,...
LSTM模型进行多步迭代预测,并基于贝叶斯算法对LSTM模型的超参数进行优化以提升学习效果和预测精度,最后将各分量的预测结果叠加重构得到最终预测结果.[结果]对比不同组合模型预测结果,CEEMD-LSTM预测值与真实值误差更小,预测精度更高,贝叶斯调参进一步提升了预测精度,但耗费时间更长.[结论]相比其他预测模型,CEEMD-LSTM组合...
建立差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)、长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)、互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)-ARIMA组合模型和CEEMD-LSTM组合模型。通过4种模型对多时间尺度SPI序列进行预测,确定各模型在干旱预测中的适用性。
Short-term Photovoltaic Power Forecasting Based on CEEMD-LSTM 在线阅读 免费下载 引用 收藏 分享 摘要 为解决传统机器学习方法在面对多变的环境因素和不平稳序列时导致光伏功率预测精度低的问题,提出一种基于完全经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD...展开更多 To solve the problem ...
基于CEEMD-SE和LSTM的滚动轴承剩余寿命预测
4、模型评估:采用常用的评估指标(如MAE、MSE等)对模型进行评估,比较单一LSTM模型与LSTM-GBoost组合模型的预测效果。 实验结果与分析 我们收集了某地区的超短期电力负荷数据进行了实验,将数据集分为训练集和测试集。实验结果显示,LSTM-GBoost组合模型的预测效果明显优于单一的LSTM模型。具体来说,LSTM-GBoost组合模型的...
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLO...