基于LASSO回归和LSTMGRU神经网络的综合能源系统负荷预测方法,包括以下步骤:通过LASSO回归方法对气象因素进行筛选分析,筛选出与多元负荷具有强相关性的气象因素;利用LSTM神经网络对中筛选出的气象因素数据以及历史样本数据进行学习与训练,得到综合能源负荷的初步预测值,并通过初步预测值求取负荷预测误差,作为误差补偿模型的输入...
长光卫星技术股份有限公司申请一项名为"基于RelaxedLasso-LSTM模型的短临风速预测方法"的专利,申请日期为2024-08-06。 专利摘要显示,本发明涉及一种基于Relaxed Lasso‑LSTM模型的短临风速预测方法,包括步骤:获取ERA5再分析数据并采样;对实验数据进行数据预处理;经过多重共线性检验后,剔除具有强线性相关性的气象要素;...
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通过LASSO回归建立势头得分与各指标的量化关系,考虑到多指标的输入输出,我们引入BP神经网络建立起多指标对输出的关系,并将LASSO回归得到的具体的势头分作为BP神经网络的输出,将BP神经网络残差输出借助LSTM预测,并将二者相加得到较为精准的势头得分,正确率高达95%.结果表明各球员在比赛中的势头在一定程度上影响比赛的结果...
专利摘要:本发明公开了一种基于VMD‑Lasso‑CNN‑LSTM的用户用电能耗预测方法,该方法包括如下步骤:首先采用变分模态分解VMD算法对用电能耗数据进行预处理,将原始数据序列信号分解成K个不同的子序列;再通过Lasso算法对每一个用电能耗子序列进行数据变量筛选,筛选出具有代表性的预测变量,将其作为预测模型的输入;最后...
本发明公开考虑用户隐私的基于AdaptiveLassoLSTM的楼宇群能耗短期预测方法.该方法包括:考虑影响园区楼宇群能耗的多维变量,包括每栋楼宇的节假日,季节效应,气候,历史能耗数据等因素;对每栋楼宇数据进行预处理,并采用自适应最小绝对值收敛和选择算子AdaptiveLasso方法进行变量筛选,筛选出对能耗影响较大的m个因子,降低模型的...
CPI预测LASSO变量选择粒子群优化长短期记忆网络针对CPI时序数据的非线性特征以及传统的统计预测方法,神经网络的不足,文章提出LASSO-IPSO-LSTM组合预测模型.以2011年1月至2020年12月我国CPI月度数据为研究对象,运用LASSO方法筛选出对CPI产生显著影响的指标,利用改进PSO算法优化LSTM网络的超参数,进而构建组合模型对CPI数据进行...
Lastly, classification is done by the use of support vector machines (SVM) (including linear, polynomial, and Gaussian kernels), random forests, artificial neural networks (ANN), enhanced artificial neural networks (EANN), and LSTM models. Results showed that LASSO regression with BDA-based EANN ...
Enhanced Fault Classification in Bearings: A Multi-Domain Feature Extraction Approach with LSTM-Attention and LASSOdoi:10.1007/s13369-024-09842-5In various engineering fields, bearings are crucial for the operation of rotating machinery. Therefore, the early and precise detection of bearing failures ...
Secondly, the LASSO (Least absolute shrinkage and selection operator) is used to reduce the dimension of basic trading indicators, valuation indicators, and technical indicators. The processed indicators and investor sentiment are used as the input of the prediction model. Finally, the LSTM (Long ...