VMD-LSTM将VMD用于对原始时间序列进行分解,得到多个本征模态函数,每个本征模态函数代表了原始信号在不同频率和振幅上的成分,具有更好的局部特征表示,将这些本征模态函数作为输入序列,每个模态分别构建一个LSTM预测模型进行学习预测,从而提高模型的预测性能 1.2 VMD-LSTM流程图 1.3 参考文献 2. 代码实现 2.1 数据解读 im...
VMD是一种自适应信号分解方法,能够将复杂信号分解为多个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),并精确地恢复原始信号。通过使用VMD,可以有效地提取时间序列中的复杂模式和趋势,为后续的预测提供更准确的数据表示。 LSTM是一种深度学习模型,特别适合处理具有长期依赖关系的时间序列数据。LSTM通过引入记忆单元,可以学习...
直接 LSTM 模型在处理整体数据时能够给出一定的预测结果;CEEMDAN + LSTM 模型结合了数据分解的优势,对分解后的各部分数据分别进行预测并汇总,能更细致地捕捉数据特征,其评估指标可反映出预测性能;SVR 模型、AR 模型和 HAR 模型也各自通过不同的方式对数据进行处理和预测,相应的可视化图像和数据拼接等操作有助于我们...
直接 LSTM 模型在处理整体数据时能够给出一定的预测结果;CEEMDAN + LSTM 模型结合了数据分解的优势,对分解后的各部分数据分别进行预测并汇总,能更细致地捕捉数据特征,其评估指标可反映出预测性能;SVR 模型、AR 模型和 HAR 模型也各自通过不同的方式对数据进行处理和预测,相应的可视化图像和数据拼接等操作有助于我们...
信号分解方法VMD可以替换为EMD、CEEMD、CEEMDAN、EEMD等分解算法。SSA可以改为PSO、GWO、AOA、GA、NGO等其他优化算法。LSTM也可以换为GRU、BILSTM等。📊 本案例使用的数据集是北半球的光伏功率,包含四个输入特征(太阳辐射度、气温、气压、大气湿度)和一个输出预测(光伏功率)。预测对象可以是电力负荷、风速、光伏等...
50个epoch,MSE 为0.000879,STL-VMD二次分解 + Informer-LSTM并行预测效果显著,模型能够充分利用Informer的长时间依赖建模能力和LSTM的短期依赖捕捉能力征,收敛速度快,性能优越,预测精度高,适当调整模型参数,还可以进一步提高模型预测表现。 5.结果可视化和模型评估 ...
CEEMDAN-LSTM 及其相关模型(SVR、AR、HAR)在金融数据预测|附数据代码 本文聚焦于金融数据的分析与预测,详细阐述了运用 CEEMDAN-LSTM 模型以及其他相关模型(如 SVR、AR、HAR)进行数据处理和预测的具体流程。通过对原数据的展示、关键指标的计算、数据分解及各模型的构建与评估等环节的深入探讨,并结合相关可视化图像的辅...
VMD-LSTM:新负荷预测法 📈为了提升电力系统的负荷预测精度,我们提出了一种基于变分模态分解(VMD)和长短时记忆神经网络(LSTM)的短期负荷预测模型——VMD-LSTM。 🔧首先,我们利用VMD技术将输入的负荷数据分解为多个有限带宽的本征模态分量。这一步骤能够揭示不同生产生活场景下的用电习惯,并有效分离数据中的噪声和信...
VMD与LSTM（长短时记忆网络）结合，形成VMD-LSTM模型，提升时间序列预测精度。VMD-LSTM首先将原始时间序列分解为多个本征模态函数，每个函数代表不同频率和振幅特征，然后将这些函数输入到LSTM模型中进行学习和预测，以此提高模型预测性能。在电力行业中，VMD-LSTM模型对每日功率波动进行预测，旨在提高电网调度和...
研究旨在针对供热系统,提出一种基于变分模态分解(VMD)和长短期记忆网 络(LSTM)的短期供热负荷精准预测方法,以提高预测精度和稳定性。 优化供热系统调度 通过应用VMD-LSTM预测模型,优化供热系统的调度策略,实现能源的高效利 用和供热服务的优化提升。为供热企业提供决策支持,推动行业可持续发展。 02 方法概述 结合VMD和...