CEEMDAN +组合预测模型(CNN-LSTM + ARIMA) - 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),介绍一种多特征变量序列预测模型CNN-LSTM,以提高时间序列数据的预测性能。该数据集一共有天气、温度、湿度、气压、风速等九个变量,通过滑动窗口制作数据集,利用多变量来预测风速。 LSTF(Long Sequenc...
超强预测模型:二次分解-组合预测 - 知乎 (zhihu.com) 创新点:二次分解 + 时空特征提取 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CNN-LSTM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)数据集介绍和预处理 - 知乎 (zhihu.co...
1.1 导入数据 1.2 多步预测预处理 2 、基于CNN-LSTM的多步预测模型 2.1 定义CNN-LSTM网络模型 2.2 设置参数,训练模型 50个epoch,MSE 为0.000311,CNN-LSTM多步预测模型预测效果显著,模型能够充分提取序列的时空特征,收敛速度快,性能优越,预测精度高,适当调整模型参数,还可以进一步提高模型预测表现。 注意调整参数: ...
为了提升预测的准确性,研究人员结合了卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的优点,提出了一种名为CNN-LSTM的混合模型。🔬 这种模型的设计创新之处在于,它能够同时处理时间和空间数据,从而提取出更深层次的特征。此外,它还能有效减轻过拟合现象,使得对时间序列数据的预测更加高效且精确。由于这些优势,CNN-LSTM模...
时序预测任务中实现CPO-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、CPO-CNN-LSTM、CNN-LSTM这四个模型,并对比它们的性能,我们需要先构建每个模型,然后使用相同的数据集进行训练,并评估它们的预测结果。CPO优化参数为:隐藏层节点数,学习率,正则化系数 CPO作为24年新算法,冠豪猪优化器(Crested Porcupine Optimizer,CPO)。
CNN-LSTM组合预测模型,输入数据是多列输入,单列输出的回归预测模型,代码内部有基本注释,替换数据就可以使用,版本需求是2020及以上ID:95100668649036617
WOA-CNN-LSTM基于鲸鱼优化算法(WOA)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的超前24步多变量时间序列回归预测算法。适用平台:Matlab2020及以上 WOA(Whale Optimization Algorithm)是一种启发式优化算法,用于寻找最优超参数组合,以改进深度学习模型的性能。对于CNN-LSTM回归预测模型,调整CNN卷积核大小、LSTM神经元个...
(1)本文构建的CNN-LSTM预测模型具有较小的误差值,在碳排放量预测精度上优于WOA-ELM和BPNN模型,既解决了CNN难以记忆早期时间序列信息的问题,又克服了LSTM预测数据信息精度不足的缺陷,具有较强的泛化性能。 (2)通过该模型可以预测到每一天实时的碳排放量,由此可以通过每天的碳排放量监控与碳排放相关的生产活动,对比...
cnn 温度预测 lstm温度预测模型,前言:本例使用的是一个天气时间序列数据集,由德国耶拿的马克思普朗克生物地球化学研究所的气象站记录,这个例子作为初学者必看的例子之一,在这个数据集中,每十分钟记录14个不同的量(比如风向、湿度等),其中包含多年的记录。最原始的