本文基于前期介绍的风速数据(文末附数据集),介绍一种多特征变量序列预测模型CEEMDAN + Transformer-BiLSTM,以提高时间序列数据的预测性能。 模型整体结构:数据集一共有天气、温度、湿度、气压、风速等九个变量,使用CEEMDAN算法对风速序列进行分解,然后合并所有的分量和原始数据集变量,形成一个加强的特征输入,通过滑动窗口...
CEEMDAN-Kmeans-VMD-PSO-Transformer双重分解+粒子群优化+深度学习多元时间序列预测 815 -- 0:56 App 【多变量时间序列预测 | VMD-SSA-LSTM】VMD-SSA-LSTM、VMD-LSTM、LSTM多变量时序预测 | 变分模态分解结合麻雀长短期记忆网络 121 -- 0:13 App 时序分解+优化组合+模型对比!VMD-SSA-Transformer-BiLSTM多变量...
加重构，得到最终的气体浓度预测值。通过实例验证了所提模型的可靠性和有效性。关键词：油中溶解气体；灰色关联分析；双向长短期记忆神经网络 中图分类号:TM406 文献标识码：B文章编号：1001-8425(2022)06-0042-06 Prediction of Dissolved Gas Concentration in Transformer Oil Based on G RA-CEEM D AN-BiLSTM ...
负荷预测CEEMDAN-BiLSTM模态混叠组合预测模型针对单一预测模型在长时间序列存在序列特征信息丢失,数据间结构信息紊乱等问题,提出一种基于CEEMDAN-BiLSTM的组合预测模型解决... 郑国强,孔令瑞,宿忠娥,... 被引量: 0发表: 0年 基于ICEEMDAN-DCN-Transformer的短期电力负荷预测 摘要:针对传统负荷预测方法易受复杂环境因素...
App 基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)分类预测,matlab代码,2020版本及以上。 1558 0 00:58 App 基于鲸鱼算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合自注意力机制WOA-CNN-LSTM-selfAttention回归预测,多变量输入模型。matlab代码。
摘要:为了实现对变压器油中溶解气体体积分数的精确预测,同时克服仅使用单一预测模型导致预测精度及泛化能力不足的局限,提出了一种基于改进完全自适应噪声集合经验模态分解(improvedcompleteensembleempiricalmodedecomposition,ICEEMDAN)和灰色关联系数时变权重集成预测模型的变压器油中溶解气体预测方法。首先将溶解气体含量序列模态...
高创新 | CEEMDAN-VMD-GRU-Attention双重分解+门控循环单元+注意力机制多元时间序列预测 本文提出一种基于CEEMDAN 的二次分解方法,通过样本熵重构CEEMDAN 分解后的序列,复杂序列通过VMD 分解后,将各个分量分别通过GRU-Attention模型预测,最终将预测结果整合。
CEEMDAN +组合预测模型(CNN-LSTM + ARIMA) - 知乎 (zhihu.com) 多特征变量序列预测(一)——CNN-LSTM风速预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 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与混合预测模型(Transformer - BiLSTM + ARIMA)的方法,以提高时间序列数据的预测...
基于ICEEMDAN-DCN-Transformer的短期电力负荷预测 摘要:针对传统负荷预测方法易受复杂环境因素影响的问题,提出了基于ICEEMDANDCNTransformer的短期电力负荷组合预测模型,该模型将电力负荷数据通过ICEEMDAN方法分解为若... 芦志凡,赵倩 - 《沈阳工业大学学报》 被引量: 0发表: 2024年 基于ICEEMDAN-IWOA-BiLSTM混合算法...
超强预测模型:二次分解-组合预测 - 知乎 (zhihu.com) 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-Transformer-BiLSTM多特征变量序列预测模型,以提高时间序列数据的预测性能。 模型整体结构:数据集一共有天气、温度、湿度、气压、风速等九个变...