本文将介绍一种基于经验模态分解(EMD)和主成分分析(PCA)结合长短期记忆网络(LSTM)的光伏功率预测算法研究算法流程。 首先,我们将数据进行预处理,包括数据清洗、归一化等操作。接下来,我们将使用经验模态分解(EMD)对光伏功率数据进行分解,得到一系列固有模态函数(IMF)。这些IMF反映了不同时间尺度上的光伏功率变化规律。
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...
2 机器学习和深度学习方面 卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态...