EEMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了扩展经验模态分解(EEMD)和长短期记忆神经网络(LSTM)的时间序列预测方法。 EEMD是一种改进的EMD方法,通过在原始信号中加入随机噪声,使信号在各个尺度上都能得到充分的分解,从而提高了IMF的完整性和准确性。通过使用EEMD,可以将原始时间序列分解为多个固有模式函数(IMF)和一个...
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...
正式预测时，首先利用D[T-23:T]的分解数据直接得到D[T+1:T+12]的预测值；然后对数据D[13:T+12...
EEMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了扩展经验模态分解(EEMD)和长短期记忆神经网络(LSTM)的时间序列预测方法。 EEMD是一种改进的EMD方法,通过在原始信号中加入随机噪声,使信号在各个尺度上都能得到充分的分解,从而提高了IMF的完整性和准确性。通过使用EEMD,可以将原始时间序列分解为多个固有模式函数(IMF)和一个...
EEMD+LSTM✨时间序列预测黑科技 将EEMD(集合经验模态分解)与LSTM(长短期记忆网络)结合进行时间序列预测是一种有效的建模方法。这种方法充分利用了EEMD在处理非线性和非平稳时间序列数据方面的优势,以及LSTM在处理序列数据上的强大能力。以下是建模的主要步骤👇 1️⃣ 数据预处理 数据清洗:确保时间序列数据的质量,...
Python代码逐行解读+EMD/EEMD/CEEMDAN+LSTM 时序预测(仅水论文), 视频播放量 14735、弹幕量 4、点赞数 343、投硬币枚数 158、收藏人数 1233、转发人数 123, 视频作者 代码解析与论文精读, 作者简介 代码解读、AI教学、论文指导和合作:17136492579(备注来意),相关视频
时序预测 | MATLAB实现EEMD-LSTM、LSTM集合经验模态分解结合长短期记忆神经网络时间序列预测对比。 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, ...
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...
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_...
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: ...