【基于EMD-KPCA-LSTM经验模态分解核主成分分析长短期记忆神经网络多变量时间序列预测】基于EMD-KPCA-LSTM经验模态分解核主成分分析长短期记忆神经网络多变量时间序列预测,多图输出、多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、R2),含EMD-KPCA-LSTM、EMD-LSTM、LSTM回归预测对比,多输入单输出。 EMD-KPCA-LSTM多变量时序源码链接1:...
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...
摘要: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...
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...
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...
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...
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 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...
EMD分解LSTM预测模型 emd分解matlab 学习笔记记录 文章目录 学习笔记记录 一、EEMD? 二、EEMD的编程实现 1.EMD和EEMD的对比 2.工具解释 总结 EEMD、VMD等类似于EMD分解方法的信号分解方法。“类EMD”方法. 我们总是希望把一个信号写成一系列的子信号的组合,然后加上一个性质不同的信号,所谓的残差...
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。