2.EEMD-SSA-BiLSTM是一种基于集合经验模态分解（EEMD）、麻雀算法（SSA）和双向长短期记忆神经网络（BiL...
eemd-lstm模型原理 EEMD-LSTM模型是一种用于时间序列预测的混合模型,结合了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,简称LSTM)。 EMD是一种数据分解方法,将原始时间序列分解为多个固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,简称IMF)。每个IMF函数表示了原始时间序列中的...
1. 准备数据集 在实现EEMD模型之前,首先需要准备好数据集。可以使用一些时间序列数据来进行模型验证。 2. 导入相关库 在开始实现EEMD模型之前,需要导入一些相关的Python库来辅助实现。 # 导入相关库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromPyEMDimportEEMD 1. 2. 3. 4. 3. 实现EEMD模型 接下来,我们需要实...
(1)模态混叠:分出的IMF涵盖频段宽,有低频的段也有高频的段,是模型没能根据时间特征有效分离不同模态分量的结果,即同一个段出现在多个IMF中的情况。 (2)末端效应影响:之前笔记中特意有记录到末端处理的问题的处理,但处理方法仍旧有主观因素介入。 2 EEMD算法原理 为了改进以解决上述问题,原提出者于2009年提出了改...
为了解决这个问题,我们可以使用一些模态分解方法,如经验模态分解(EMD)、集合经验模态分解(EEMD)和完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)。这些方法可以将原始的时序数据分解成多个模态分量,每个分量都代表了不同的频率成分和趋势信息,从而简化了预测任务。 一、经验模态分解(EMD) EMD是一种基于数据自身特征的自适应时...
时间序列预测，采用EEMD_LSTM模型，如何建模？对时间序列进行预测，使用EEMD分解出不同的分量之后，是对...
支持向量回归(SVR)对于处理非线性数据具有很大的灵活性,利用SVR模型有助于解决非线性回归问题。基于以上分析,本文研究通过EEMD-SVR方法来构建滑坡位移预测模型,通过EEMD方法提取滑坡位移数据的趋势项和周期项,结合降雨诱发因素,通过SVR模型采用高斯核函数实现对滑坡...
本周为大家推荐《地质力学学报》2024年4期的封面文章《基于EEMD-CNN-LSTM的新型综合模型在滑坡位移预测中的应用》。 文章概况 作者:刘航源,陈伟涛,李远耀,徐战亚,李显巨 摘要:滑坡位移预测是滑坡稳定性评价的重要环节。尽管基于深度学习范式...
于 基于 EEMD-LSTM-MLR 的大坝变形组合预测模型 摘要 随着大坝建设的不断推进,大坝的安全性问题也成为了一个热门话题。本研究提出了一种基于 EEMD-LSTM-MLR 的大坝变形组合预测模型。首先,应用 EEMD 对大坝变形数据进行预处理,提取出其主要的非周期性和周期性成分;然后,利用 LSTM 模型对每个成分进行预测,再通过MLR...
关键词: 风速预测; EEMD; GRU; 分解; 组合预测模型 引用格式: 杨芮,徐虹,文武.基于EEMD-GRU网络模型的短期风速预测.计算机系统应用,2022,31(6):231–237. http://www.c-s-a.org.cn/1003-3254/8538.html Short-term Wind Speed Prediction Based on EEMD-GRU Network Model YANG Rui, XU Hong, WEN ...