LSTM和SVR组合预测,结合LSTM序列提取优势和SVR非线性提取优势,组合预测具体介绍如下。 模型介绍 提出了一种基于长短时记忆神经网络算法的支持向量机(LSTM-SVR)的预测方法,为了保证支持向量机预测结果的准确性,选用网格搜索法对支持向量机参数进行优化处理。为了减小在预测算法中,由于误差的传递导致最终预测结果与实际结果...
本文利用长短时记忆神经网络(LSTN)在处理长时间序列问题上的优势和支持向量回归机(SVR)能够很好地处理非线性数据的优势以及粒子群优化算法(PSO)自适应全局搜索的优势,提出了将PSO-SVR-LSTM组合模型应用于南昌市濠水万家埠段的水位预测中。仿真实验结果表明∶相对...
1.一种基于SVR-LSTM混合深度学习的滑坡位移预测方法,其特征在于,包括如下步骤: 步骤1:采集滑坡位移数据,包括位移数据、降水量、每月最大降水量、水位库存量;对其中的位移数据进行EMD分解,得到多个IMF分量和一个残差项;将得到的多个IMF分量作为周期项,将残差项作为趋势项; 步骤2:使用SVR方法作为趋势项预测模型,将滑坡...
本发明公开了一种逻辑回归优化的SVRLSTM滑坡位移预测方法及系统包括:收集各监测点的滑坡位移数据,采用平均移动法将数据分解为趋势项数据和周期项数据;根据滑坡位移数据构建数据集,并初步筛选候选输入因素,对候选输入因素和周期项数据进行Pearson相关系数分析获取模型输入因子;利用支持向量回归算法和LSTM算法分别对趋势项和...
LSSVR python代码实现 python lstm代码 什么是LSTM? LSTM(长短期记忆人工神经网络),是一种可以学习长期依赖特殊的RNN(循环神经网络)。 传统循环网络RNN虽然可以通过记忆体,实现短期记忆,进行连续数据的预测。但是当连续数据的序列变长时,会使展开时间步过长,反向传播更新参数时梯度要按时间步连续相乘,会导致梯度消失...
基于LSTM-SVR组合模型的光伏功率短期预测.docx,基于LSTM-SVR组合模型的光伏功率短期预测 长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)是Hochreiter与Bengioeta于1997年首次提出,旨在改进RNN的缺陷。LSTM神经网络在RNN的基础上引入了细胞状态,并使用输入门、遗忘
探究研究区内PM2.5浓度影响因素可知,其他污染物浓度与气象条件均与PM2.5浓度具有很强的相关性;最后,基于不同模型在各自最优时间窗口下对PM2.5浓度的预测可知,空间特征因子的加入提高了模型的预测精度,而且相较于其他对比模型,本文提出的LSTM-SVR混合模型对PM2.5浓度预测精度更高,效果更好,泛化性更强,预测结果在时间...
集成起来,构成混合模型。实证结果显示,混合模型比单独的LSTM、SVR 模型在对股指期货收盘价的预测上误差更小,取得了更好的预测精度。最 II 后,本文基于构建的LSTM-SVR岭回归混合模型制定了两种股指期货单边 交易策略,以沪深300股指期货主力合约为例进行了回测,回测结果显 ...
基于Mogrifier LSTM-SVR的超级电容寿命预测 超级电容是储能系统中常用的储能元件,为了解决在对其使用寿命预测时,影响因子考虑不全面,预测精度不高的问题,提出基于支持向量机回归算法与改进的长短期记忆网络算法(... 王福忠,任淯琳,张丽 - 《电源技术》 被引量: 0发表: 2023年 基于TFER及退化趋势相似性分析的轴承...
CEEMDAN-LSTM 及其相关模型(SVR、AR、HAR)在金融数据预测|附数据代码 本文聚焦于金融数据的分析与预测,详细阐述了运用 CEEMDAN-LSTM 模型以及其他相关模型(如 SVR、AR、HAR)进行数据处理和预测的具体流程。通过对原数据的展示、关键指标的计算、数据分解及各模型的构建与评估等环节的深入探讨,并结合相关可视化图像的辅...