实验结果表明 VMD-MFRFNN 超越了其他最先进的方法。与 MEMD-LSTM 方法相比RMSE平均下降了 31.8%此外,DCT-MFRFNN 在所有实验中都优于 MFRFNN 和 DCT-LSTM,这揭示了 DCT 对 MFRFNN 性能的有利影响。PSO在训练 VMD-MFRFNN 中的有效性元启发式方法进行了比较。与其他元启发式方法相比,PSO 的 MAPE 平均降低了 ...
其次,利用IPSO优化LSTM的第1层神经元个数,损失率,以及批量大小等参数,将所有IMF和Res分为高,中,低频三组分量,并代入优化后的LSTM网络进行预测,叠加获取最终的预测结果.最后,以GEFCom2014预测竞赛电力负荷数据集进行仿真实验,并且对LSTM,IPSO-LSTM,EMD-PSO-LSTM这3种模型作比较,结果表明所提的预测模型具有较高的...
不限于: 1.BP神经网络碳排放预测模型研究(GA-BP、PSO-BP、RIME-BP等等) 2.LSTM神经网络碳排放预测模型研究(GA-LSTM、PSO-LSTM、RIME-LSTM等等) 3.CNN神经网络碳排放预测模型研究(GA-CNN、PSO-CNN、RIME-CNN等等) 4.CNN-LSTM神经网络碳排放预测模型研究(GA-CNN-LSTM、PSO-CNN-LSTM、RIME-CNN-LSTM等等) 5...
2015, 64-65.往期精彩内容：时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较 - 知乎 (zh...
Intrinsic Mode Function ,IMF ),使非平稳的径流时序信号平稳化,进而利用长短时记忆神经网络模型对分量进行预测,可有效提高LSTM 模型的预测精度㊂同时,为满足洪水预测的实时性要求,将并行计算方法引入EMD-LSTM 模型中,以构建并行EMD-LSTM 洪水预测方法㊂试验结果表明,并行EMD-LSTM 模型相比于传统LSTM 模型,预测精准...
风速预测（三）EMD-LSTM-Attention模型 - 知乎 (zhihu.com)风速预测（四）基于Pytorch的EMD-Transformer...
nonlinear and nonstationary time series, and the LSTM approach is used for training and predicting the derived ship attitude, while the parameter optimization algorithm based on PSO is utilized to maximize the performance of the prediction model by adjusting the parameters of the LSTM neural network...
提高光伏功率预测精度,对于保证电力系统的安全调度和稳定运行具有重要意义。提出一种经验模态分解(EMD)、核主成分分析(KPCA)和门控循环单元(GRU)相结合的光伏功率预测模型。充分考虑制约光伏输出功率的5种环境因素,首先利用EMD将环境因素序列进行分解,得到数据信号在不同时间尺度上的变化情况,降低环境因素序列的非平稳性...
共四个输入特征(太阳辐射度 气温 气压 大气湿度),一个输出预测(光伏功率); 预测对象可以是电力负荷、风速、光伏等等时间序列数据集; 信号分解方法VMD可以替为EMD CEEMD CEEMDAN EEMD等分解算法; SSA可以改为PSO GWO AOA GA NGO等等其他优化算法; BILSTM也可以为GRU,LSTM等; 代码注释清楚,可以读取本地EXCEL数据,...
基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真 8420 2 29:51 App Part1:matlab读取excel数据并计算-完全零基础 2761 23 08:35:06 App 这可能是2024b站最全的【MATLAB神经网络和优化算法】教程!68讲全!大佬带你入门!简单易懂,手把手带你走进AI人工智能世界! 6003 13 08:34:56 App ...