CEEMDAN-and-LSTM-CNN模型时序数据预测(Python代码,三份不同数据集测试集效果均佳,无需修改数据路径,解压缩直接运行) 5752 16 18:33 App Python代码讲解:CEEMDAN+LSTM, SVR, MLP, CNN, BP, RNN, LSTM, GRU 1387 8 20:42 App Python-深度学习-VMD-CNN-LSTM代码讲解,在非信息泄露的情况下表现怎么样呢? 10...
性;其次利用PCA提取特征序列的关键影响因子,消除原始序列的相关性和冗余性,降低模型输入的维度;最终利用LSTM网络对多变量特征序列进行动态时间建模,实现对光伏发电功率的预测。采用山西省某电站的8个月实测数据进行验证,实验结果表明,该预测模型较传统光伏功率预测方法有更高的精确度。 关键词:光伏发电;主成分分析;长短...
一种基于EMD和多变量LSTM相结合的服务质量预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于EMD和多变量LSTM相结合的服务质量预测方法说明:本发明公开了一种基于EMD和多变量LSTM相结合的服务质量预测方法,包括1:对Web服务历史调用记录...专利查询请上爱企查
本发明公开了一种基于EMD和多变量LSTM相结合的服务质量预测方法,包括1:对Web服务历史调用记录进行数据清洗,检测数据集中Web服务质量的缺失值、异常值;2:使用一种基于数据的填补算法补全缺失值和异常值,构建完整有效的服务质量时间序列;3:对时间序列进行数据变换;4:利用EMD方法将服务质量时间序列分解为多个本征模函数和...
性;其次利用PCA提取特征序列的关键影响因子,消除原始序列的相关性和冗余性,降低模型输入的维度;最终利用LSTM网络对多变量特征序列进行动态时间建模,实现对光伏发电功率的预测。采用山西省某电站的8个月实测数据进行验证,实验结果表明,该预测模型较传统光伏功率预测方法有更高的精确度。
1 基本定义 SVMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了单变量经验模态分解（Singular Value Decomposition...
在预测阶段,每个IMF被赋予一个单独的MFRFNN进行预测,并对预测信号进行求和以重构输出。 DCT-MFRFNN和VMD-MFRFNN使用粒子群优化(PSO)算法来训练MFRFNN。在本研究中,首次使用梯度下降法来训练MFRFNN。使用三个金融时间序列来评估所提出的方法。实验结果表明 VMD-MFRFNN 超越了其他最先进的方法。与 MEMD-LSTM 方法...
基于EMD-PCA-LSTM的回归预测模型是一种结合了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)、主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的复杂回归序列预测方法。下面分别介绍这三个组成部分的基本原理以及它们是如何结合在一起的。
经过EMD分解得到的数据序列充实了特征序列的数量,但是输入变量的维数也随之增多。为了在提高预测精度的同时,保持LSTM网络模型的计算速度,同时克服过拟合的问题,需通过PCA对输入变量进行降维处理,在保证信息有效性和代表性的前提下,提升模型的计算效率和精度。
1.一种基于EMD-PCA-LSTM的多变量输入光伏功率预测方法,其特征在于, 步骤一:获取光伏电站实际生产中逆变器下的列阵光伏功率的实测功率时间序列数据,以及光伏阵区对应的环境检测仪采集的太阳辐照度、相对湿度、空气温度、组件温度、大气压力5种环境序列数据,组成光伏功率预测的实测样本数据集; 步骤二:对光伏功率预测的实...