本发明涉及一种基于STLLSTM的地铁客流预测方法,首先,计算统计周期内的地铁客运量数据;使用STL加法模型对地铁客运量数据进行分解,得到3个分解序列;接着,设定LSTM参数,建立LSTM预测模型.对3个分解序列使用相同参数的LSTM模型进行训练,并进行测试集预测.然后,把3个分解序列的测试集预测结果相加得到地铁数据测试集的预测结果...
本发明涉及一种基于STL分解和LSTM网络的时间序列预测方法,首先将每一段流数据表示成一个时间顺序向量,应用随机森林算法来剔除掉流数据中的突变点和和全局稀疏点,再对剔除的数据空位进行线性插值;然后对流数据进行STL分解,将分解后的各个分量作为新的特征合并进原本的流数据中;搭建LSTM网络模型,使用流数据中的前向数据...
往期精彩内容: 时序预测:LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较 - 知乎 (zhihu.com) 建模先锋:风速预测(八)VMD-CNN-Transformer预测模型 CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA) - 知…
4.1 定义Informer-LSTM并行预测网络模型 4.2 设置参数,训练模型 50个epoch,MSE 为0.000879,STL-VMD二次分解 + Informer-LSTM并行预测效果显著,模型能够充分利用Informer的长时间依赖建模能力和LSTM的短期依赖捕捉能力征,收敛速度快,性能优越,预测精度高,适当调整模型参数,还可以进一步提高模型预测表现。 5.结果可视化和模...
基于STL-VMD-SSA-LSTM的光伏中期输出功率预测研究.pdf,摘要 摘要 随着全球面临的能源短缺、气候异常和环境污染等的不断加剧,可再生能 源的重要性日益凸显。在这一背景下,光伏发电技术及其商业应用得到迅速发 展,而准确预测光伏输出功率则是光伏发电技术的核心内容,既是
王炸组合!二次分解 + 并行预测模型 | STL-VMD二次分解 + Informer-LSTM 并行预测模型!传统时间序列预测模型(如ARIMA、单一LSTM)在面对多尺度特征(如长周期、短周期、噪声混杂)和非线性动态(如突变、趋势漂移)时表现受限,尤其对以下场景效果不佳:强噪声干扰:工业传感器信号中的高频噪声掩盖真实模式多季节性与趋势耦...
A TPE-STL-LSTM deformation prediction model for concrete dams is established by introducing the TPE algorithm based on the decomposition–prediction model. Taking the Wanjiazhai gravity dam project as an example, a prediction model for the top deformation of 14 dam sections was established and the...
The experimental results of the case study indicate that the models with STL have better performance than the models without STL in the prediction of bus passenger flow under the influence of the COVID-19 pandemic. An improved STL-LSTM model (ISTL-LSTM) is proposed for passenger flow ...
AXJLSTMSTLXY2017-8-31 17:48 来自OPPO智能手机 不放音乐起不了床了,这要是去了学校咋整 û收藏 转发 评论 ñ赞 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候...相关推荐 e刷新 +关注 教父娱乐 07月10日 12:53 #姐姐版我怎么这么好看#黄圣依、张雨绮...
//@XXXbigTi:[羞嗒嗒]//@8月18日_G:[泪]//@ALBEE-75:[可怜][可怜][可怜]天哪//@馨随龙动:#权志龙# 跟场梦一样,现实生活中怎么会有这么美好的人啊[心]//@沙漏的微雪:我疯狂流泪[泪][泪][泪]【转发】@不够甜·:#权...