在以往的滑坡位移预测中,很多经典的机器学习和深度学习模型取得了不错的效果,如EEMD-LSTM模型、长短期记忆神经网络LSTM模型以及随机森林模型(Krkač et al.,2017;Li et al.,2018;Xu and Niu,2018;Biniyaz et al.,2022;孙德亮等,2...
名额有限，先到先得在构建LSTM模型时，我们使用了layrecnet函数创建一个递归的LSTM网络，将其作为LSTM的...
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...
EEMD-LSTM算法的基本思路是将原始时间序列通过EEMD进行分解,然后将每个IMF作为LSTM的输入,利用LSTM模型对每个IMF进行预测。通过构建多个独立的LSTM模型,每个模型都有不同的初始化条件和参数设置。每个LSTM模型都会对时间序列进行训练和预测,最后将它们的预测结果进行综合,例如通过平均或加权平均的方式得到最终的预测结果。
设计LSTM网络结构:构建LSTM层(可能包括多层LSTM),并添加必要的全连接层以产生预测输出。 设置超参数:选择合适的超参数,如学习率、批大小、LSTM单元数等。 4️⃣ 训练模型 时间序列分割:将数据集分为训练集、验证集和测试集。 模型训练:使用训练集数据训练LSTM模型,同时使用验证集进行模型性能评估和调参。 5️...
EEMD-LSTM算法的基本思路是将原始时间序列通过EEMD进行分解,然后将每个IMF作为LSTM的输入,利用LSTM模型对每个IMF进行预测。通过构建多个独立的LSTM模型,每个模型都有不同的初始化条件和参数设置。每个LSTM模型都会对时间序列进行训练和预测,最后将它们的预测结果进行综合,例如通过平均或加权平均的方式得到最终的预测结果。
1.MATLAB实现EEMD-LSTM、LSTM时间序列预测对比; 2.时间序列预测 就是先eemd把原输入全分解变成很多维作为输入 再输入LSTM预测 ; 3.运行环境Matlab2018b及以上,输出RMSE、MAPE、MAE等多指标对比, 先运行main1_eemd_test,进行eemd分解;再运行main2_lstm、main3_eemd_lstm;再运行main4_compare,两个模型对比。
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...
时序预测 | MATLAB实现EEMD-SSA-LSTM、EEMD-LSTM、SSA-LSTM、LSTM时间序列预测对比 模型描述 麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是于2020年提出的。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。该算法比较新颖,具有寻优能力强,收敛速度快的优点。建立麻雀搜索算法的数学模型,主要规则如下所述: ...
首先,EEMD用于将原始时间序列分解为多个IMF和一个残差序列;然后,通过MFE从每个IMF中提取多尺度的特征;接着,利用SVM学习这些特征并得到一个初步的预测模型;最后,通过LSTM进一步优化这个预测模型,得到最终的预测结果。这种组合方法能够充分利用各种技术的优点,提高时序预测的准确性和稳定性。在实际应用中,EEMD_MFE_SVM_...