风速预测(一)数据集介绍和预处理 - 知乎 (zhihu.com) 风速预测(二)基于Pytorch的EMD-LSTM模型 - 知乎 (zhihu.com) 前言 本文基于前期介绍的风速数据(文末附数据集),先经过经验模态EMD分解,然后通过数据预处理,制作和加载数据集与标签,最后通过Pytorch实现EMD-LSTM-Attention模型对风速数据的预测。风速数据集的详细...
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 BP 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 2 运行结果 运行视频: 【光伏功率预测...
将LSTM 应用于光伏发电功率预测领域的相关研究相对较少[18-19] 。因此,本文以 LSTM 网络为核心构建光伏功率预测模型。 本文在充分考虑制约光伏发电功率的 5 个主要环境因素即太阳辐照度、组件温度、空气温度、相对湿度和大气压力的前提下,针对光伏发电功率具有不稳定性和明显的间歇波动的特点,提出一种基于 EMD-PCA-L...
最后,将PCA处理后的序列作为输入,使用LSTM网络进行回归预测。 这种模型的优势在于: EMD能够处理非线性和非平稳数据,提取出时间序列中的不同频率成分。 PCA可以进一步降低每个IMF的维度,去除噪声,提取关键特征。 LSTM能够学习序列数据中的长期依赖关系,进行有效的预测。 通过这三个步骤的结合,基于EMD-PCA-LSTM的回归预...
🔍探索一个基于EMD-LSTM的经验模态分解与长短期记忆网络的时间序列预测模型。 📊该模型可以接收多个特征作为输入,并输出单个特征,适用于负荷数据、风电数据、光伏数据等多种时间序列数据。 🛠️模型中包含了EMD经验模态分解、EEMD和CEEMD等多种数据分解算法,以及LSTM算法和EMD-LSTM算法,数据可以直接替换。
最后,通过Pytorch实现EMD-LSTM模型对风速数据进行预测。 📈 评价指标:采用均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)对模型训练进行评价。经过100个epoch的训练,MSE为0.0081,MAE为0.00044,表明EMD-LSTM模型的预测效果良好。通过适当调整模型参数,可以进一步优化预测性能。 🔧 参数调整建议: 增加LSTM层数和隐藏层的维度,微调...
本文提出了一种经验模态分解-长短期记忆神经网络(EMD-LSTM)方法融合的风速预测模型.首先对预处理后的风速数据进行重构,并对重构后的出力序列进行EMD分解,针对分解得到的各子序列分别建立长短期记忆神经网络模型,最后将各子序列预测模型得到的结果叠加得到风速预测值. ...
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。
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。