1.2蜣螂优化算法 蜣螂优化算法是最新的群智能优化算法,2022年底提出,里面有相关的文章和代码,可以结合自身课题进行研究,值得推荐,亲用优化效果非常的好。 1.3 LSTM 长短时记忆( long-short term memory,LSTM)神经网络是 Hochreiter 等提出的一种改进后的循环式神经网络,可有效解决循环式神经网络存在的梯度爆炸和阶段...
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...
然后,我们引入长短时记忆网络(LSTM)。LSTM是一种循环神经网络(RNN)的变种,适用于处理具有长期依赖关系的序列数据。在光伏发电功率预测中,LSTM可以通过学习历史数据的模式和趋势,来预测未来的光伏发电功率。 在本文提出的算法中,我们将SSA-VMD和LSTM相结合,实现光伏发电功率的精确预测。算法的流程如下: 收集光伏发电功率...
CEEMDAN-VMD-LSTM-Attention模型处理数据,具有更高的准确率,能够跟踪数据的趋势以及变化。VMD 模型处理非线性、非平稳以及复杂的数据,表现得比EMD 系列更好,因此将重构的数据通过VMD 模型分解,提高了模型的准确度。 5.直接替换Excel数据即可用,注释清晰,适合新手小白,直接运行主文件一键出图。 6.代码特点:参数化编程...
通过GJO金豺优化算法对VMD进行参数寻优实现对预测数据进行分解,且同样采用GJO对LSTM进行参数寻优从而使模型达获得最优效果。 matlab代码,含有详细注释; 数据为excel数据,使用时替换数据集即可; matlab代码,含有详细注释; 模型设计 数据准备:收集并整理待预测的时间序列数据。确保数据是按照时间顺序排列的。
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...
📊我们的代码基于Matlab平台,不仅建立了VMD-LSTM模型进行负荷预测,还与传统的LSTM模型进行了对比,充分证明了所提方法的有效性。 📝代码注释详细,几乎每一行都有解释,非常适合初学者入门学习。直接运行Main函数即可查看所有结果,使用非常便捷。 📊编程习惯良好,程序主体标准化,逻辑清晰,方便阅读代码。我们附带了一年的...
有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~ 1 基本定义 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...
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...