LSTM 包含遗忘门､输入门和输出门[24] ,通过控制三个门的状态来更新细胞状态里的数据信息｡其计算过程如下: 2 运行结果 2.1 RF特征选择 2.2 LSTM预测 2.3 SSA-LSTM预测 2.4 MLP预测 2.5 几种算法比较 plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in' plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in' plt.figure(fig...
本文全文图片 RF-LSTM混合模型预测流程 RF预测模型流程 LSTM模型 IEEE 33节点系统 不同算例结果对比 双目标函数的帕累托前沿 RF-LSTM混合预测模型预测结果 最优解的帕累托曲面 不同季节的负荷、DG出力预测结果 各季节最优解的帕累托曲面
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股票数据具有非线性和复杂性等特点,单一模型预测效果不佳,针对此问题,提出一种RF-LSTM组合模型,用于预测股票的收盘价.首先,利用Tushare财经数据包获取股票数据,构建特征集,并对数据进行归一化处理;其次,考虑到多特征之间存在高度的非线性和信息冗余问题,利用随机森林(RF)选择最优特征集,降低数据维度和训练复杂度;最后...
成分股，然后使用RF 和CA-SFS 对19个指标进行特征提取，最后使用LSTM 模型对股票价格涨跌进行预测。每只股票，以5分钟一组，运用20组的数据来预测未来1组的股票的涨跌，同时也滚动预测了未来48组的股票涨跌趋势。结果证明，文章所提模型兼顾分类效率和特征维数，相比浅层机器学习模型预测准确率提高了33.17%，相比结合...
实现PM2.5浓度的精准预测对空气污染防治具有重要的指导作用. 鉴于多数研究中PM2.5浓度预测算法和特征都较为单一, 不能精确实现PM2.5浓度的短时预测,提出了一种新颖的混合预测框架(RF-EMD-LSTM), 通过过去24 h数据实现下一小时PM2.5浓度预测....
DD系统:在过去十年中应用显著增加,主要由于工业4.0的出现、物联网设备的增加和大量数据集的可用。本文提出了使用DD概念估算SOH的多种方法,如使用RF和GRU进行SOC估算、使用GPR预测SOH和剩余使用寿命、使用SVM进行SOH估算、使用LSTM预测SOH和内部电阻、使用CNN和LSTM的组合估算SOH等。
LICENSE Plot CEEMDAN result.ipynb Plot Dataset.ipynb Plot Prediction results using proposed hybrid RF-LSTM based CEEMDAN method.ipynb README.md Setting.py myfunctions.py requirements.txt runtime.txtBreadcrumbs RF-LSTM-CEEMDAN / runtime.txt Latest commit ...
基于DT、RF、BP、LSTM的电动自行车充电站混合选址优化软件是由西安建筑科技大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR2027176,属于分类,想要查询更多关于基于DT、RF、BP、LSTM的电动自行车充电站混合选址优化软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLO...