为提高电力负荷预测的准确性以降低后期电力备用储能建设的成本,需采取合理精确的预测模型预测未来负荷数据,文中提出一种基于变分模态分解(VMD)结合主成分分析(PCA)与时间卷积网络(TCN)组成的电力负荷预测模型.首先,为了提高抗噪性和分解效率,采用VMD对原始负荷序列进行分解,分解所得的模态分量通过计算样本熵值(SE)进行...
摘 要：为提高电能质量扰动辨识的准确性，提出一种基于ＶＭＤ ＰＣＡ ＳＶＭ的电能质量扰动辨识方法。用Ｍａｔｌａｂ２０１７ａ仿真得到电能质量扰动信号；用变分模态分解（ＶＭＤ）分解得到本征模态函数（ＩＭＦ）分量，计算其希尔伯特边际谱的能量值，构造特征向量；将特征向量用主成分分析法（ＰＣＡ）降维；将降维...
To address this challenge, a combination of Variational Modal Decomposition (VMD), Principal Component Analysis (PCA), and Long-Short-Term Memory neural network (LSTM) is proposed as a PV power prediction model. The method starts with VMD to decompose the sequence of environmental factors, ...
更多具体细节可看原文。下图显示了对合成生成的正弦波嵌入进行主成分分析（PCA）后的结果，表明MOMENT可以...
下图显示了对合成生成的正弦波嵌入进行主成分分析（PCA）后的结果，表明MOMENT可以捕捉到微妙的趋势、尺度...
第二个问题就是著名的维度灾难(curse of dimensionality,Hughes effect),维度越多就要求更大的训练集数据保证模型能够充分学习。如果训练样本不够,那么算法就可以拟合过度导致归纳失败。下面,介绍一些降维的方法。在第7章,PCA降维里面,还会介绍用数值方法降维。
基于MIGA-VMD和t-SNE的轴承故障诊断方法 ２０２２年１月第５０卷第２期机床与液压ＭＡＣＨＩＮＥＴＯＯＬ＆ＨＹＤＲＡＵＬＩＣＳＪａｎ．２０２２Ｖｏｌ ５０Ｎｏ ２ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ ｉｓｓｎ １００１－３８８１ ２０２２ ０２ ０３４ 本文引用格式：王双海，米大斌，芦浩，等．基于ＭＩＧＡ－Ｖ...
张怡文[12]首先采用主成分分析法（PCA ）对数据进行降维，再送入BP 神经网络模型进行预测。第二类是基于线性理论的预测模型。如卡尔曼滤波模型，自移动平均回归模型。Habtemichael FG [6]提出了一种非参数和数据驱动的短时交通流预测方法。钱名军[7]通过引入季节时间序列模型（SARIMA ）对处理后的月度客运量序列 的...
VMD-CNN-LSTM,即变分模态分解(VMD)结合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM),是一种先进的时间序列预测模型,适用于多变量时间序列预测问题。下面我们将逐一分析这些组件及其组合方式如何工作。 首先,变分模态分解(VMD)是一种信号处理方法,用于将复杂信号分解为一系列具有稀疏性和频带限制的子模态分量。这有助于从...
基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型t.csdn.cn/PD5OW 摘要: 提出了变分模态分解(VMD)和麻雀搜索算法(SSA)与长短期记忆神经网络(LSTM)相耦合,建立了光伏预测模型(VMD-SSA-LSTM)。首先利用VMD对历史负荷数据进行分解,然后依据SSA对LSTM的参数进行寻优,并将分解出的负荷分量输入到LSTM神经网络,最后将每个分量的预...