Informer部分:处理全局时序模式,能够有效处理长时间序列数据。 BiLSTM部分:处理局部时序模式,能够有效捕捉短期依赖性和序列数据的动态变化。 这种架构能够更全面地捕捉时序数据的特征,提升模型的预测性能。 2.3 模型融合 将Informer和BiLSTM的输出拼接在一起,通过一个全连接层融合不同模型的特征。这种融合方式使得模型能够...
本文基于凯斯西储大学(CWRU)轴承数据,进行变分模态分解VMD的介绍与数据预处理,最后通过Python实现VMD-CNN-BiLSTM对故障数据的分类。 凯斯西储大学轴承数据的详细介绍可以参考下文: Python-凯斯西储大学(CWRU)轴承数据解读与分类处理 - 知乎 (zhihu.com) 1 变分模态分解VMD的Python示例 第一步,Python 中 VMD包的下载...
VMD-BILSTM分类算法是将VMD算法与BILSTM算法结合起来的一种分类算法。该算法首先将原始信号分解成多个模态,然后将每个模态作为输入序列,输入到BILSTM网络中进行分类。VMD-BILSTM算法具有较好的分类性能,已经在许多领域得到了广泛应用。 然而,VMD-BILSTM算法存在一些问题,如VMD算法的分解结果受到初始值的影响,容易陷入局部...
1.Matlab实现CEEMDAN-VMD-BiLSTM-Attention双重分解+双向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双向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...
2.单变量时间序列预测 就是先vmd把变量分解变成很多维分别用BiLSTM预测 ; 3.运行环境Matlab2018b及以上,输出RMSE、R2、MAPE、MAE等多指标对比, 先运行vmdtest,进行vmd分解;再运行VMD_SSA_BiLSTM,三个模型对比; VMD-SSA-BiLSTM、VMD-BiLSTM以及BiLSTM在时间序列预测中都有其独特的应用和价值。
首先使用VMD将光伏功率序列分解成不同频率的子模态,通过皮尔逊相关性分析确定影响各模态的关键气象因子.其次分别构建注意力机制(AM)和BiLSTM混合的光伏发电功率预测模型,利用CS算法获取网络最优的权重和阈值.最后,将不同模态的预测结果相叠加,得到最终的预测结果.通过对亚利桑那州地区光伏电站输出功率进行预测,验证了所提...
BiLSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),能够同时处理正向和反向的序列信息,从而捕捉序列中的长期依赖关系。在轴承故障诊断中,BiLSTM被用于提取VMD分解得到的IMF中的时序特征,这些时序特征对于识别轴承的故障类型具有重要价值。 4. 交叉注意力机制(CrossAttention) 交叉注意力机制是一种用于融合不同来源特征的有效方法。在...
首先，执行vmdtest函数，通过变分模态分解（VMD）进行数据分解。接着，运行VMD-DBO-BiLSTM，通过结合VMD与优化的双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）进行预测，与VMD-BiLSTM和BiLSTM进行对比，以评估不同模型的性能。要求运行环境为Matlab2018及以上版本。VMD-DBO-BiLSTM模型通过引入蜣螂算法优化BiLSTM，以提升...
VMD-PLO-Transformer-BiLSTM多变量时间序列光伏功率预测:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpuWl5lsVMD-PLO-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpuWk5lq, 视频播放量 150、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 2、转发人数 1,
2.根据权利要求1所述的一种基于VMD分解和改进双层BILSTM网络的短期负荷预测方 法,其特征在于:所述改进双层BiLSTM网络负荷预测模型包括:第一层BiLSTM网络,第二层 BiLSTM网络,全连接线性层,所述第一层BiLSTM网络,第二层BiLSTM网络,全连接线性层依 次相连;数据归一化后的历史时刻对应的负荷序列分别输入第一层BiL...