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;长短期记忆神经网络;
原理:LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),通过引入输入门、遗忘门和输出门来控制信息的流动,从而避免了传统RNN中的梯度消失或爆炸问题。这使得LSTM能够学习长期依赖关系,非常适合处理序列数据。 应用:在预测研究中,LSTM用于对经过EMD和PCA处理后的时间序列数据进行建模和预测。 经验模态分解(EMD) 原理:EMD是一种自适...
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...
接着,通过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。最后,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。0 0 发表评论 发表 作者最近动态 只是一位无名者罢了 2025-03-07 🎓开题答辩全攻略:轻松应对答辩流程!📚...全文 +6 只是一位无名者罢...
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...
CNN-LSTM-Attention:神经网络时间序列预测代码逐行解读,手把手带你搭建自己的多特征变量时间序列预测模型! 1.8万 16 12:10 App LSTM+KAN实现时间序列预测,融入KAN后效果显著提升,写论文通用创新点 5173 3 4:53 App LSTM长时间序列预测问题解决方案,多特征输出实战 完整代码数据 4.1万 183 28:18 App 经验模态分解...
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。
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。
摘要:针对燃煤电厂脱硫系统出口s o2浓度难以稳定控制的 问题，该文提出一种基于变量选择和经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)-长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)的预测模型。首先，通过机理分析确定与出口302有关的相关变量，利用套索(least absolute shrinkage and selection operator, LASSO)...
最后，通过LSTM神经网络完成对多变量时间序列和光 伏功率序列之间的动态时间建模，构建预测模型，最终实现 对光伏输出功率的预测。与传统的B P神经网络|22]、机器学 习算法XGboost模型23以及单一的LSTM模型、EMD-LSTM 模型进行对比分析，结果表明，本文提出的模型预测精度更高。1光伏发电功率影响因素分析 本文采用的实验...