train_loader, test_loader = dataloader(batch_size) 3.2 定义EMD-LSTM预测模型 注意:输入风速数据形状为 [64, 10, 7], batch_size=64, 维度10维代表10个分量,7代表序列长度。 3.3 定义模型参数 # 定义模型参数 batch_size = 64 input_dim = 10 # 输入维度为10个分量 hidden_layer_sizes = [16, 32,...
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...
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...
(LSTM)神经网络解决数据的长期依赖问题,进一步提升预测精度.实验结果表明,EMD-LSTM组合模型在整体的交通流量预测和早高峰晚高峰交通流量预测中均取得了较好的结果.其中,在整体的交通流量预测中,EMD-LSTM组合预测模型的均方根误差(RMSE)比LSTM减少了5.325,平均绝对误差(MAE)比LSTM减少了3.942,平均绝对百分比误差(MAPE)比...
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) 3900 -- 27:09 App 风力发电功率预测(https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZWZm55s) 1030 -- 0:27 App python 基于 EEMD模型 价格预测实战 完整代码+数据 评论区自取 6688 1 16:54 App EMD...
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. ...
频谱占用度是衡量频谱利用率、反应频谱分配是否合理的重要依据,但是非稳态的频谱占用度序列为有效的预测带来了巨大的挑战。文中提出了融合EMD与ISIM的计算模型( EMD-LSTM),该模型首先对原始占用度序列进行经验模态分解(EMD),令其生成含有不同时间尺度的本征模函数(IMF),然后用 Pearson相关系数选择出相关度高的ⅠMF,...
并对EMD分解的每个特征序列使用LSTM模型进行预测,最后叠加各个序列预测值,得到最终的预测结果.以南水北调工程某河流每隔1 h的瞬时流量,流速和水深监测数据为研究对象,采用EMD-LSTM模型进行建模,试验结果表明,该模型能够实现水位,水速和瞬时流量连续12 h和6 h的准确预测,且比LSTM模型具有更高的预测精度,可为水位预判...
如果你的预测模型足够强大,那当然不用将复杂信号分解,直接输入原始时间序列做预测就好了。但是如果你的...
SVM 是一种常用的监督学习算法,适用于处理分类和回归问题。在 TVF-EMD_MFE_SVM_LSTM 算法中,SVM 被用来初步预测每个 IMF 和残差项的未来值。 利用历史数据和 MFE 提取的多尺度特征,SVM 可以训练多个独立的预测模型,每个模型对应一个 IMF 或残差项。这些模型能够捕捉到数据中的非线性关系,并为后续的 LSTM 模型...