1.Matlab实现CEEMDAN-VMD-BiLSTM-Attention双重分解+双向长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测(完整源码和数据) 2.CEEMDAN分解,计算样本熵,根据样本熵进行kmeans聚类,调用VMD对高频分量二次分解, VMD分解的高频分量与前分量作为卷积双向长短期记忆神经网络注意力机制模型的目标输出分别预测后相加。 3.多变量单...
多特征变量序列预测(二)——CNN-LSTM-Attention风速预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 前言 创新点:二次分解 + 注意力模型 前言 本文基于前期介绍的风速数据(文末附数据集),介绍一种基于VMD+CEEMDAN二次分解的BiLSTM-Attention预测模型,以提高时间序列数据的预测性能。风速数据集的详细介绍可以参考下文: 风速预测(一)...
1.Matlab实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-BiLSTM-Attentionr融合K均值聚类的数据双重分解+卷积双向长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测(完整源码和数据) 2.CEEMDAN分解,计算样本熵,根据样本熵进行kmeans聚类,调用VMD对高频分量二次分解, VMD分解的高频分量与前分量作为卷积双向长短期记忆神经网络注意力机制模型的...
values_vmd = dataset_vmd.values.astype('float32')# CEEMDAN分解数据 dataset:加载原始电力负荷数据。 dataset_vmd:加载CEEMDAN分解的IMF数据。 values和values_vmd分别存储特征数据和分解后的数据,并转换为float32类型,确保数据一致性。 数据构建函数 data_collation函数使用滑窗方法处理数据,将多步预测的数据构建为...
VMD + CEEMDAN 二次分解,CNN-LSTM预测模型 03:54 多特征变量序列预测(10)基于麻雀优化算法的CEEMDAN-SSA-Transformer-BiLSTM预测模型 05:24 风速预测(七)VMD-CNN-BiLSTM预测模型 04:12 超强预测算法:XGBoost预测模型 06:18 基于麻雀优化算法SSA的预测模型——代码全家桶 02:15 VMD + CEEMDAN 二次分解...
Matlab实现CEEMDAN-CPO-VMD二次分解(CEEMDAN+冠豪猪优化算法CPO优化VMD) 12播放 时间预测HO-TCN-BiLSTM-Attention多输入单输出时间序列预测,matlab代码,可直接运行 78播放 时间序列预测QRBiTCN-BiGRU-Attention基于分位数回归双向时间卷积网络-双向门控循环单元结合自注意力 33播放 基于timegan时间序列数据增强 40播放 基...
Monthly rainfall prediction model based on VMD-PSO-BiLSTM-case study: Handan City, China Article 01 February 2025 A Novel Coupled Model for Monthly Rainfall Prediction Based on ESMD-EWT-SVD-LSTM Article 19 March 2024 Data availability Not applicable. References Cao J, Li J, Yin M et...
Zhang Y-M, Wang H (2023) Multi-head attention-based probabilistic cnn-bilstm for day-ahead wind speed forecasting. Energy 278:127865 Article Google Scholar Download references Author information Author notes Vinod Kumar Dulla Mallesham contributed equally to this work. Authors and Affiliations Depa...
基于二次分解和BO-BiLSTM组合模型的采煤工作面瓦斯涌出量预测方法研究 为了提高采煤工作面瓦斯涌出量预测精度,提出了一种基于二次分解和BO-BiLSTM组合模型的采煤工作面瓦斯涌出量预测方法.首先运用变分模态分解(VMD)将瓦斯涌出量时序数据... 荣统瑞,侯恩科,夏冰冰 - 《煤矿安全》 被引量: 0发表: 2024年 Ultra...
最后,模型引入注意力机制(Attention Mechanism)可以提高CEEMDAN-CNN-LSTM算法在预测中的表现。 Attention机制允许模型在处理时间序列数据时,动态分配不同时间步的权重,使模型能够关注对预测结果影响较大的关键数据点。 这在长序列预测中尤其有效,能够缓解信息随时间衰减的问题,提高预测精度。通过在BiLSTM层后加入Attention层...