Heavy Overload Warning of Distribution Station Area Based on VMD-LSTM-CNN 内容:文章提出了一种基于变分模态分解(VMD)、长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的复合模型,用于对配电站区域的过载预警,通过分析和处理电力系统数据,有效地预测和识别可能导致过载的异常情况。 需要的同学关注下“AI科研技术派”公...
CEEMDAN +组合预测模型(CNN-LSTM + ARIMA) - 知乎 (zhihu.com) 多特征变量序列预测(一)——CNN-LSTM风速预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 多特征变量序列预测(二)——CNN-LSTM-Attention风速预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 多特征变量序列预测(三)——CNN-Transformer风速预测模型 - 知乎 (zhihu.com) ...
电气自动化 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,以下是主要内容:
1.Matlab实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-LSTM-Attentionr融合K均值聚类的数据双重分解+卷积长短期记忆神经网络+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长短期记忆神经网络注意力机制模型的目标输出分...
接着,卷积神经网络(CNN)是一种深度学习模型,特别适用于处理具有网格结构的数据,如图像。在时间序列预测中,CNN可以通过卷积操作提取数据的局部特征,并通过池化操作降低数据的维度,从而减少模型的计算复杂度。 长短期记忆网络(LSTM)是一种特殊的循环神经网络(RNN),擅长处理序列数据中的长期依赖关系。通过其门控机制,LSTM...
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...
VMD-CNN-LSTM负荷预测 首先通过 VMD 分解原始电力负荷数据序列,得到 8个平滑稳定的 IMF 子序列,在一定程度上解决了原始数据带来的非线性问题。其次分别将 8 个子序列与温度和时间等特征进行合并,构建特征矩阵,并进行归一化处理。之后将处理好的8个特征矩阵输入CNN-LSTM 模型中进行训练,输出8个子序列的预测值;最后...
【基于改进VMD-BP-CNN-LSTM模型的风速预测】准确的风速预报对风电场的运行和调度至关重要,它可以帮助优化发电计划以确保稳定的电力供应,以及调整风力涡轮机的运行状态以避免因风速过高或过低而导致涡轮机损坏或安全问题。随着计算机技术的进步,基于人工神经网络的预测模型得到了广泛的应用。与传统的物理和统计方法相比,基...
长短期记忆网络卷积神经网络针对传统长短期记忆神经网络结构上缺乏纠错设计的问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和长短期记忆卷积神经网络(LSTM-CNN)的短期负荷预测模型.该模型通过在长短期记忆神经网络中引入一维卷积模块,使模型具备纠正隐藏状态向量错误的能力.同时利用VMD对温度,湿度等气象数据进行分解,提取与建筑...
为了挖掘水质时间序列中的长期信息以及短期信息,精准把控水质的长期变化趋势,提升水质预测精度,更有效地保护水质环境,采用一种变分模态分解(VMD),卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)组合的预测算法.首先采用VMD分解原始非线性水质数据,得到时序性较高的平稳子序列,然后通过CNN网络提取水质数据短期特征,形成特征向量...