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...
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)...
【CEEMDAN-VMD-LSTM-Attention】双重分解+长短期记忆神经网络结合多头注意力机制多变量回归预测,多变量输入模型。matlab代码,2023a及其以上。1.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长短期记忆
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...
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...
They all are input into the CNN-BiLSTM combined prediction model to obtain the initial wind power prediction interval. The prediction results of the maximum value sequence, the average value sequence, and the minimum value sequence are respectively superimposed on the prediction results of the ...
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...
VMD + CEEMDAN 二次分解,BiLSTM-Attention预测模型 - 知乎 (zhihu.com) VMD + CEEMDAN 二次分解,CNN-Transformer预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 建模先锋:VMD + CEEMDAN 二次分解,CNN-LSTM预测模型 建模先锋:交叉注意力融合时空特征的TCN-Transformer并行预测模型 独家原创 | 基于TCN-SENet +BiGRU-GlobalAttention...
简单来说,我们首先利用ICEEMDAN先进行第一次分解,再利用Kmeans聚类和VMD分解方法进行第二次分解,最后融合得到的分量,利用CPO优化后的CNN-BiLSTM深度学习模型对每个分量进行预测,最后相加得到预测结果! 1)初次模态分解:通过ICEEMDAN算法将输入时间序列分解为若干IMF分量,初步降低原始时间序列的复杂度。 2)K-means聚类:...