VMD-LSTM将VMD用于对原始时间序列进行分解,得到多个本征模态函数,每个本征模态函数代表了原始信号在不同频率和振幅上的成分,具有更好的局部特征表示,将这些本征模态函数作为输入序列,每个模态分别构建一个LSTM预测模型进行学习预测,从而提高模型的预测性能 1.2 VMD-LSTM流程图 1.3 参考文献 2. 代码实现 2.1 数据解读 im...
grace.m 主体函数 %%1.VMD-LSTM模型matlab代码(需在matlab2020b及以上版本运行):TWSA1=ncread('test.nc','data');TWSA1(TWSA1<-10000)=NaN;%%%NaNfori=1:5forj=1:10TWSA(i,j,:)=TWSA1(j,i,:);endendclearijTWSA1forK=4:8closeall;clearvars-exceptTWSAKclc;TWSA111=TWSA(:,:,1);z=unique(...
🔧 程序可修改为分类模型,用于故障诊断。信号分解方法VMD可以替换为EMD、CEEMD、CEEMDAN、EEMD等分解算法。SSA可以改为PSO、GWO、AOA、GA、NGO等其他优化算法。LSTM也可以换为GRU、BILSTM等。📊 本案例使用的数据集是北半球的光伏功率,包含四个输入特征(太阳辐射度、气温、气压、大气湿度)和一个输出预测(光伏功率...
VMD与LSTM（长短时记忆网络）结合，形成VMD-LSTM模型，提升时间序列预测精度。VMD-LSTM首先将原始时间序列分解为多个本征模态函数，每个函数代表不同频率和振幅特征，然后将这些函数输入到LSTM模型中进行学习和预测，以此提高模型预测性能。在电力行业中，VMD-LSTM模型对每日功率波动进行预测，旨在提高电网调度和...
LSTM:长短期记忆神经网络。 程序设计 完整程序和数据获取方式:私信博主回复Matlab实现基于VMD-DBO-LSTM、VMD-LSTM、LSTM的多变量时间序列预测。 clc;clear;close all;format compact tic clc clear all fs=1;%采样频率,即时间序列两个数据之间的时间间隔,这里间隔1h采样 ...
1.Matlab实现CEEMDAN-VMD-LSTM-Attention双重分解+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别预测后相加。
首先选取充放电循环过程中的信息作为间接健康因子(HI),并通过核主元分析方法(KPCA)实现间接HI的特征提取,完成数据预处理;其次通过VMD-LSTM方法实现健康因子的分解、预测和重构,并将重构得到的数据应用于RUL预测的GPR模型,完成预测模型搭建;最后以NASA锂电池数据集作为算法测试数据,结果表明,所提取的健康因子能够准确跟踪...
变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和LSTM(Long Short-Term Memory)神经网络结合的算法是一种用于处理时间序列预测的方法。 VMD是一种自适应信号分解方法,能够将复杂信号分解为多个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),并精确地恢复原始信号。通过使用VMD,可以有效地提取时间序列中的复杂模式和趋势,...
互联网 行业资料 政务民生 说明书 生活娱乐 搜试试 续费VIP 立即续费VIP 会员中心 VIP福利社 VIP免费专区 VIP专属特权 客户端 登录 百度文库 互联网 基于自适应VMD-注意力机制LSTM的时间序列预测©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
本文将提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的方法,用于光伏发电超短期功率的猜测,并引入误差补偿技术提高猜测精度。 二、方法 A. VMD VMD是一种信号分解方法,能够将原始信号分解为多个本征模态函数(Intrinsic Mode Functions, IMF),并且每个IMF函数都具有不同的...