2 基于Pytorch的 CNN-LSTM 预测模型 2.1 定义CNN-LSTM预测模型 2.2 设置参数,训练模型 3 模型评估与可视化 3.1 结果可视化 3.2 模型评估 代码、数据如下: 往期精彩内容: 时序预测:LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较 - 知乎 (zhihu.com) 风速预测(一)数据集介绍和预处理 - 知乎 (zhihu.com) ...
接着,卷积神经网络(CNN)是一种深度学习模型,特别适用于处理具有网格结构的数据,如图像。在时间序列预测中,CNN可以通过卷积操作提取数据的局部特征,并通过池化操作降低数据的维度,从而减少模型的计算复杂度。 长短期记忆网络(LSTM)是一种特殊的循环神经网络(RNN),擅长处理序列数据中的长期依赖关系。通过其门控机制,LSTM...
1.Matlab实现VMD-CNN-LSTM变分模态分解结合卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多变量时间序列预测; 2.运行环境为Matlab2021及以上; 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…
1.Matlab实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-LSTM-Attentionr融合K均值聚类的数据双重分解+卷积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...
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLO...
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLO...
1.基于VMD和CNN-LSTM的风功率概率预测模型,其特征在于,包括以下步骤: 步骤1:采用VMD算法对原始的风功率序列进行分解,获得多个具有不同中心的分量; 步骤2:训练VMD-CNN-LSTM风功率点预测模型;将VMD分解后的模态分量作为输入特征,经过包含了两层CNN层和一层LSTM层的核心模块提取风功率的模块特征,再经过全连接层训练,...
【基于改进VMD-BP-CNN-LSTM模型的风速预测】准确的风速预报对风电场的运行和调度至关重要,它可以帮助优化发电计划以确保稳定的电力供应,以及调整风力涡轮机的运行状态以避免因风速过高或过低而导致涡轮机损坏或安全问题。随着计算机技术的进步,基于人工神经网络的预测模型得到了广泛的应用。与传统的物理和统计方法相比,基...
专利摘要:本发明涉及到一种基于布谷鸟CS优化变分模态分解VMD算法,并联合卷积神经网络CNN与长短期记忆网络LSTM进行组合的预测模型方法,涉及到电网运行和调度领域。本发明采用CS寻优算法对VMD的关键参数进行优化,有效地处理了波动性的时间序列数据。本发明结合了CNN与LSTM算法各自的优势,在前端添加卷积层对输入信息进行特征提...