Enhancing GNSS Deformation Monitoring Forecasting with a Combined VMD-CNN-LSTM Deep Learning Model 内容:文章提出了一种结合变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的深度学习方法,用于增强全球导航卫星系统(GNSS)在水工结构变形监测中的预测能力。通过实验验证,该方法能够有效捕捉GNSS时间序列中...
建模先锋:VMD + CEEMDAN 二次分解,CNN-LSTM预测模型 建模先锋:交叉注意力融合时空特征的TCN-Transformer并行预测模型 前言 本文基于前期介绍的风速数据(文末附数据集),先经过VMD分解,然后通过数据预处理,制作和加载数据集与标签,最后通过Pytorch实现VMD-CNN-Transformer模型对风速数据的预测,以提高时间序列数据的预测性能...
CNN是一种擅长处理图像数据的深度学习模型,通过卷积和池化操作能够提取出图像中的局部特征。在轴承故障诊断中,我们可以将VMD分解得到的IMF视为一系列“图像”,利用CNN对这些IMF进行空间特征提取,从而捕获不同频率下的振动空间特征。 3. 双向长短期记忆网络(BiLSTM) BiLSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),能够同时处理...
将VMD、CNN和LSTM三者结合,可以构建一个强大的多变量时间序列预测模型。具体来说,VMD首先对原始数据进行分解,得到一系列子模态分量;然后,CNN对这些子模态分量进行特征提取;最后,LSTM利用这些特征进行时间序列预测。这种组合方式充分利用了三种方法的优点,使得模型在处理复杂时间序列问题时具有更高的预测精度和更强的泛化能...
基于VMD和CNN的电缆早期故障识别与分类方法,包括以下步骤:步骤一,获取待测模拟信号;步骤二,选取带宽限制因子α,噪声容限τ和模态分解个数K作为参数并设置参数取值;步骤三,对各类模拟信号进行变分模态分解,获取各个模态及其中心频率,实现频带划分;步骤四,提取分解模态特征并构造特征向量;步骤五,将各类信号特征向量输入卷积...
1.Matlab实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-Attentionr融合K均值聚类的数据双重分解+卷积神经网络+注意力机制多元时间序列预测(完整源码和数据) 2.CEEMDAN分解,计算样本熵,根据样本熵进行kmeans聚类,调用VMD对高频分量二次分解, VMD分解的高频分量与前分量作为卷积神经网络注意力机制模型的目标输出分别预测后相加。 3.多变量...
多特征变量序列预测(六) CEEMDAN+CNN-Transformer风速预测模型 05:16 多特征变量序列预测(一)——CNN-LSTM风速预测模型 03:57 多特征变量序列预测(二)——CNN-LSTM-Attention风速预测模型 04:02 多特征变量序列预测(三)——CNN-Transformer风速预测模型 03:38 多特征变量序列预测(四) Transformer-BiLSTM风速...
(VMD-SMA-CNN-GRU)｡利用VMD对径流数据进行分解;采用SMA优化CNN-GRU模型参数,构建模型对每个分量进行预测;各分量结果相加得到最终结果｡以兰西水文站为例,将所建模型与CEEMDAN (complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noi...
本文基于前期介绍的风速数据( 文末附数据集 ),介绍一种基于VMD+CEEMDAN二次分解的CNN-Transformer预测模型,以提高时间序列数据的预测性能。, 视频播放量 121、弹幕量 0、点赞数 3、投硬币枚数 2、收藏人数 7、转发人数 0, 视频作者 建模先锋, 作者简介 更多资源分享,代
该程序实现一种基于变分模态分解的短期电力预测模型——VMD-CNN-LSTM 模型。该模型利用 VMD 技术对原始电力负荷数据及其相关特征进行分解,并通过全连接层来输出预测结果,这种方法精度较高,可有效应对电力负荷数据的非平稳性和非线性引起的预测误差,主要原理是通过将负荷数据分解为多个相对平稳的子序列,并与其他影响因素...