LSTM和SVR组合预测,结合LSTM序列提取优势和SVR非线性提取优势,组合预测具体介绍如下。 模型介绍 提出了一种基于长短时记忆神经网络算法的支持向量机(LSTM-SVR)的预测方法,为了保证支持向量机预测结果的准确性,选用网格搜索法对支持向量机参数进行优化处理。为了减小在预测算法中,由于误差的传递导致最终预测结果与实际结果...
基于LSTM-SVR组合模型的光伏功率短期预测.docx,基于LSTM-SVR组合模型的光伏功率短期预测 长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)是Hochreiter与Bengioeta于1997年首次提出,旨在改进RNN的缺陷。LSTM神经网络在RNN的基础上引入了细胞状态,并使用输入门、遗忘
本文利用长短时记忆神经网络(LSTN)在处理长时间序列问题上的优势和支持向量回归机(SVR)能够很好地处理非线性数据的优势以及粒子群优化算法(PSO)自适应全局搜索的优势,提出了将PSO-SVR-LSTM组合模型应用于南昌市濠水万家埠段的水位预测中。仿真实验结果表明∶相对...
SVR from plotly.subplots import make_subplots from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf from statsmodels.tsa.stattools import acf, pacf from sklearn.pipeline import make_pipeline from...
预测 | ARIMA多步预测 | 机器学习模型 02:12 【时间序列 | 数据预测 | MATLAB】LSTM时序预测 | SVR时序预测 | 组合模型时序预测 | 机器学习模型 02:01 【时间序列 | 数据预测 | MATLAB】BP时序预测 | Elman时序预测 | 组合时序预测 | 机器学习模型 02:01 【时间序列 | 数据预测 | MATLAB】BP时序预测 ...
序列预测,用支持向量回归(SVR)模型对误差序列进行预测,采用深度LSTM模型对ARIMA模型和SVR模型的 预测结果组合,并将贝叶斯优化算法用于选择深度LSTM模型的超参数。实验结果表明,与其他混合模型相比, 该模型在五种不同时间序列预测中能够有效提高预测精度。 关键词ARIMA模型SVR模型深度LSTM模型贝叶斯优化算法时间序列预测 中图...
应用线性ＡＲＩＭＡ模型进行时间序列预测，用支持向量回归（ＳＶＲ）模型对误差序列进行预测，采用深度ＬＳＴＭ模型对ＡＲＩＭＡ模型和ＳＶＲ模型的预测结果组合，并将贝叶斯优化算法用于选择深度ＬＳＴＭ模型的超参数。实验结果表明，与其他混合模型相比，该模型在五种不同时间序列预测中能够有效提高预测精度。关键词...
声的航迹数据ꎻ提出组合预测模型ꎬ进行粗预测之后ꎬ用隐马尔可夫模型对预测结果进行微调ꎬ取得了较高的预测精度[５]ꎻ提出支持向量机回归(ＳＶＲ)航迹预测模型ꎬ并用ＡＩＳ数据进行验证ꎬ不足的是无法对船舶运动进行实时在线预测[６]ꎻ使用ＢＰ神经网络对船舶行为进行预测ꎬ取得了一定的预测效果 [７￣...
(2)研究基于机器学习的滚动轴承剩余使用寿命预测方法,提出一种融合鲸鱼优化算法和支持向量回归的剩余使用寿命预测模型(WOA-SVR).首先,使用经由筛选并归一化后的特征... 刘天赐 - 《长江大学》 被引量: 0发表: 2024年 基于SVR-LSTM-BP的分布式光伏短期出力预测方法研究 提出一种分布式光伏短期出力组合预测方法,以BP...
其中一方面是从组合模型角度出发,这样可以规避单一模型存在的问题,选择LSTM主要是其更适合处理具有时间序列的样本数据,而选择SVR是因其在处理非线性样本数据上更有优势;而另一方面,选择以尽可能还原真实消费场景的角度出发,通过基于数据分析的特征工程,来挖掘影响销售的若干因素,尤其是关于外部因素对销售结果的影响,也是本...