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,...
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LSTM...
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. 2 部分代码 clc;clear;format compact;close al...
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,...
基于EMD-PCA-LSTM的回归预测模型是一种结合了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)、主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的复杂回归序列预测方法。下面分别介绍这三个组成部分的基本原理以及它们是如何结合在一起的。
EMD-LSTM模型的基本原理是首先对原始股指收盘价序列进行EMD分解,得到一系列IMFs和一个残差项。然后,将IMFs和残差项作为输入数据,利用LSTM模型进行建模和预测。 三、数据预处理 在进行预测之前,需要对原始数据进行预处理。首先,对原始收盘价序列进行去趋势处理,使得序列变为平稳序列。其次,对去趋势后的序列进行归一化...
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EMD-LSTM 模型对金融时间序列的预测 姚洪刚,沐年国 上海理工大学管理学院,上海200093 摘 要:针对金融时间序列高噪声以及非线性的特点,提出一种基于经验模态分解(EMD )和长短期记忆(LSTM )网 络的金融时间序列预测模型。为避免对整体序列只进行一次经验模态分解后的模型训练过程中使用测试集的信息,将时间序列...
基于EMD-LSTM模型的河流水量水位预测 格式:PDF 页数:8 上传日期:2021-03-16 09:29:24 浏览次数:128 下载积分:2000 加入阅读清单 0% 0% 0% 0% 0%还剩3 页未读,是否继续阅读? 此文档由 dvrg01f22 分享于 2021-03-16 继续免费阅读全文 不看了,直接下载 阅读了该文档的用户还阅读了这些文档 ...
摘要 本发明提供了基于改进EMD‑LSTM组合模型的光伏电站发电分频段预测方法,使用改进的数据分解方法对非平稳、非线性的光伏电站出力数据序列进行预处理,有效改善预测精度,采用神经网络对光伏电站出力序列进行延拓并加窗,有效分离出力数据中不同波动特征的分量,采用游程判定法将波动性相近的功率分量进行分组,划分为高中低...