MVMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了多变量经验模态分解(Multivariate Multiscale Decomposition,MMD)和长短期记忆神经网络(LSTM)的时间序列预测方法。 MMD是一种多变量信号处理方法,能够同时对多个时间序列进行经验模态分解,提取出每个时间序列中的复杂模式和趋势。通过MMD,可以将多个时间序列分解为一系列固有模式
MVMD_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法结合了多变量多尺度分解(MVMD)、多尺度特征提取(MFE)、支持向量机(SVM)和长短期记忆神经网络(LSTM)的方法,旨在实现对多变量时间序列的高精度预测。以下是关于该算法的详细介绍: 1. 多变量多尺度分解(MVMD) MVMD是一种针对多变量时间序列的分解方法,它能够对多个时间序列同时...
专利权项:1.一种基于MVMD-LSTM的生态廊道重心迁移预测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:收集生态廊道的各项历史生态数据,并利用生态系统服务评估模型估算不同时间段的生态服务功能;S2:根据不同时间段的生态服务功能,利用聚类算法和决策算法进行处理,得到不同时间段的综合阻力面;S3:对不同时间段的综合阻力面进行分析...
The results show that the MAE of the established MVMD‐AVA‐CNN‐LSTM‐AM model is 2.0467, and the MSE is 2.8329. Compared with other models, the prediction accuracy is significantly improved, and it had better generalization ability and robustness, and better generalization and...
MVMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了多变量经验模态分解(Multivariate Multiscale Decomposition,MMD)和长短期记忆神经网络(LSTM)的时间序列预测方法。 MMD是一种多变量信号处理方法,能够同时对多个时间序列进行经验模态分解,提取出每个时间序列中的复杂模式和趋势。通过MMD,可以将多个时间序列分解为一系列固有模式函数...