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。 3.多变量单输出,考虑...
【基于VMD-Self Attention-LSTM的短期电力负荷预测】针对传统神经网络对长期时序特征提取能力较低,在电力负荷预测中精确度不高,提出一种VMD-Self Attention-LSTM混合预测方法,首先通过变分模态分解将负荷序列分解多个模态分量,以降低负荷序列的非平稳性和强非线性;其次,利用注意力机制模块改进长短期记忆网络,提取高维重构权...
3.输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测; 4.data为数据集,main1-VMD.m、main2-VMD-TCN-LSTM-MATT.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 5.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价; 多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention):Multihead-Self-Attention多头注意力...
Neurocomputing,ELSEVIER- 2023》《基于VMD-LSTM-ELMAN模型的国际原油价格人工智能预测研究》《基于IAOA-VMD-LSTM的超短期风电功率预测》《基于VMD-LSTM-Attention模型的短期负荷预测研究》《融合VMD和LSTM模型的新能源汽车销量预测方法》《基于VMD-LSTM的舟山港低硫保税船用燃油价格预测》《基于VMD-LSTM-Informer的光伏功率...
本文首先分别对比使用普通特征预测,VMD分解后单独预测再整合和VMD分解后直接用作特征进行综合预测三种方法.对比预测结果,选取最有效的特征提取方案.然后将最优特征输入至Attention-LSTM模型中.依据沪深300指数和标普500指数交易数据,与传统方法和其他机器学习方法预测结果分析比较得出,本文提出的VMD-Attention-LSTM模型对金融...
本文首先分别对比使用普通特征预测,VMD分解后单独预测再整合和VMD分解后直接用作特征进行综合预测三种方法.对比预测结果,选取最有效的特征提取方案.然后将最优特征输入至Attention-LSTM模型中.依据沪深300指数和标普500指数交易数据,与传统方法和其他机器学习方法预测结果分析比较得出,本文提出的VMD-Attention-LSTM模型对金融...
基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型(代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测,内含使用使用逻辑,适合初学者观看,模型结构是可行的,有能力的请尝试使用更大的数据集训练)LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种特殊的循环神经网络(RNN)架构,用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在处理长序列时往往会...
4.data为数据集,main1-VMD.m、main2-VMD-TCN-LSTM-MATT.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 5.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价; 多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention):Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个...
基于Attention LSTM的光伏发电功率预测模型及其构建方法 本发明属于预测或优化技术领域,公开了一种基于Attention LSTM的光伏发电功率预测模型及其构建方法,所述预测模型的结构由LSTM,注意力机制和全连接层构成,展开和融合操作使注意力向量转换为全连接层能处理的数据格式.本发明实现基于注意力机制和长短期记忆网... 周杭霞...
3.1 概率稀疏注意力机制(ProbSparse Self-attention) 概率稀疏自注意力是Informer模型中引入的一种稀疏自注意力机制。其核心思想是通过概率方法选择最重要的一部分注意力权重进行计算,而忽略那些对结果影响较小的权重。这种方法能够显著降低计算复杂度,同时保持较高的模型性能。