LSTM神经网络多元线性回归短期负荷预测由于短期负荷非静止和强随机特征,难以准确预测负荷行为.为此,提出了改进的短期负荷预测方法.应用集合经验模态分解算法,依据频率从低到高将负荷分组;通过MLR预测平滑,周期的低频部分,保持高效的计算能力,而对具有强随机性的高频部分,则通过LSTM进行预测,即采用结合MLR和LSTM这两种方法...
于 基于 EEMD-LSTM-MLR 的大坝变形组合预测模型 摘要 随着大坝建设的不断推进,大坝的安全性问题也成为了一个热门话题。本研究提出了一种基于 EEMD-LSTM-MLR 的大坝变形组合预测模型。首先,应用 EEMD 对大坝变形数据进行预处理,提取出其主要的非周期性和周期性成分;然后,利用 LSTM 模型对每个成分进行预测,再通过MLR...
In this paper, we propose hybrid architecture for paddy yield prediction, namely, MLR-LSTM, which combines Multiple Linear Regression and Long Short-Term Memory to utilize their complementary nature. The results are compared with traditional machine learning methods such as Support vector machine, ...
针对短期电力负荷预测精度不高的问题,提出集合变分模态分解(VMD),长短期记忆(LSTM)网络及多元线性回归(MLR)的VMD-LSTM-MLR预测方法.先使用VMD将电力负荷数据分解为特征,频率均不同的本征模态函数,然后用LSTM对高频部分进行预测,用MLR对低频部分进行预测,最后将LSTM与MLR得到的预测结果进行叠加,获得完整的预测结果.使用...
本文发明的目的是提供一种基于VMD-CSSA-LSTM-MLR组合模型的湖泊TN预测方法,采用变分模态分解(VMD)克服现有数据预处理技术存在的端点效应、模态混叠和噪声残余的缺陷,并将分解后的各分量划分高、低频,分别采用合适的机器学习预测模型进行预测以提高模型的预测精度,同时引入混沌麻雀搜索优化算法(CSSA)解决机器学习模型超参数...
In this paper, we propose hybrid architecture for paddy yield prediction, namely, MLR-LSTM, which combines Multiple Linear Regression and Long Short-Term Memory to utilize their complementary nature. The results are compared with traditional machine learning methods such as Support vector machine, ...
针对短期电力负荷预测精度不高的问题,提出集合变分模态分解(VMD),长短期记忆(LSTM)网络及多元线性回归(MLR)的VMD-LSTM-MLR预测方法.先使用VMD将电力负荷数据分解为特征,频率均不同的本征模态函数,然后用LSTM对高频部分进行预测,用MLR对低频部分进行预测,最后将LSTM与MLR得到的预测结果进行叠加,获得完整的预测结果.使用...
本发明提出了一种基于CEEMDLSTMMLR的短期电力负荷预测方法,步骤1:获取电力负荷数据,并对所得到的数据集进行预处理;步骤2:将输入数据通过CEEMD分解为有限个IMF分量和一个残余分量,根据各分量波动周期长短合并重组为高频分量和低频分量;步骤3:对高频分量应用LSTM神经网络进行预测,并用贝叶斯算法对LSTM网络超参数寻优;步骤...
In view of this, this paper proposes a joint Daen-LR, ARIMA-LSTM, and MLR machine learning algorithm (JMLA) for the analysis and identification of the chemical composition of ancient glass. We separate the sampling points of ancient glass into two systems: lead-barium glass ...
Therefore, in this paper, a prediction method based on the combination of multiple linear regression and Long-Short-Term Memory (MLR-LSTM) is proposed, which uses the incomplete traffic flow data in the past period of time of the target prediction section and the continuous and complete traffic...