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VMD-SSA-LSTM基于变分模态分解和麻雀算法优化长短期记忆网络的时间序列预测MATLAB代码。 324 -- 1:22 App SSA-LSTM/LSTM时间序列预测对比,基于麻雀算法优化长短期记忆网络(SSA-LSTM)的时间序列预测。 246 -- 0:37 App 基于麻雀算法(SSA)优化径向基神经网络(SSA-RBF)的数据回归预测,多变量输入模型。 62 -- 0...
PSO-VMD方法的优势在于其能够自动选择最佳参数组合,无需人工干预。 总结而言,基于粒子群算法优化变分模态分解PSO-VMD是一种强大的信号去噪方法。它能够通过优化参数选择来提高VMD方法的性能,从而实现更准确和稳定的信号去噪效果。随着对PSO-VMD方法的研究和应用的不断深入,我们相信它将在信号处理领域发挥越来越重要的作用...
在PSO-VMD方法中,粒子群算法用于优化VMD的参数选择,以最大程度地提高信号去噪的效果。PSO算法通过迭代更新粒子的速度和位置,以搜索最佳的参数组合。每个粒子代表一个可能的参数组合,并根据其在解空间中的适应度进行调整。通过不断迭代,PSO算法将逐渐收敛到最佳解。
本发明公开了一种基于VMDPSOLSTM的临近空间80100km大气风速预报的建模方法,包括如下步骤:步骤1,风速数据预处理:步骤2,变分模态分解:步骤3,数据集构建:步骤4,采用PSO算法优化LSTM神经网络模型的参数:步骤5,IMF预测重构.本发明所公开的建模方法,采用变分模态分解算法(VMD)分解原始风速序列,该方法可以降低序列非平稳特性...
摘要:为进一步提高桥梁挠度预测的准确性,文章提出一种结合CEEMDAN,VMD,PSO及LSTM的混合模型.试验结果表明,该混合模型在桥梁挠度预测上表现出色,与其他单一模型相比,具有更高的稳定性与精度,可为桥梁健康监测提供新的思路与方法,并为桥梁结构安全领域提供借鉴与指导.关键词:CEEMDAN;VMD;PSO;LSTM;桥梁挠度预测中图分类号...
一种基于PSO-VMD-LSTM的油井产量预测方法 本发明涉及一种基于VMDMQPSOBPn网络的负荷预测方法.以克服现有数据预处理技术存在的端点效应,噪声残余和模态混叠的缺陷.采用的方法为:将获取电力负荷历史数据作为原始负荷数据序列信号X(t);利用变分模态分解(VMD)将原始负荷数据序列信号分解成指定个数的本... 黄涛,钱焕然,...
本文的灵感来自开发一种集成模糊离散度熵和深度学习范式的误差修正碳价预测模型,即ICEEMDAN-FDE-VMD-PSO-LSTM-EC。首先,采用改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)对原始碳价进行一次分解。随后,进行模糊离散度熵(FDE)识别高复杂度信号。第三,采用变分模态分解(VMD)和粒子群优化长短期记忆(PSO-LSTM)模型...
一种基于VMD-PSO-LSTM的血糖预测方法 为了精确预测非线性,非平稳性的血糖浓度时间序列,文章提出一种基于变分模态分解和粒子群优化长短时记忆网络的血糖浓度短期预测模型(VMD-PSO-LSTM).该方法首先利用VMD... 童梦,丁国荣,余楠,... - 《计算机与数字工程》 被引量: 0发表: 2023年 ...