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...
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...