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...
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...
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...
本文提出了一种基于参数优化vibration mode decomposition (VMD)和卷积神经网络-长短期记忆网络 (CNN-LSTM)的滚动轴承故障诊断方法。 首先,对滚动轴承的振动信号进行采集,并进行预处理。预处理包括去除噪声、降采样等步骤,以提取出滚动轴承的有效振动信号。 其次,应用参数优化VMD方法对振动信号进行分解。VMD是一种基于优...
Finally, the CNN-LSTM combination network is used to train and predict each component and output the prediction result after reconstruction. The experimental results show that the VMD-CNN-LSTM model based on the attention mechanism has higher prediction accuracy and generalization in wind power ...
In terms of software, MATLAB R2021a is mainly used for signal processing and feature extraction, and Python 2023.1 is used for fault classification. Single fault data The rolling bearing signals used in the single failure test were selected from bearing data from Case Western Reserve University ...
为了挖掘水质时间序列中的长期信息以及短期信息,精准把控水质的长期变化趋势,提升水质预测精度,更有效地保护水质环境,采用一种变分模态分解(VMD),卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)组合的预测算法.首先采用VMD分解原始非线性水质数据,得到时序性较高的平稳子序列,然后通过CNN网络提取水质数据短期特征,形成特征向量...
1.Matlab实现VMD-CNN-BiLSTM变分模态分解结合卷积神经网络结合双向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.data为数据集,main1_VMD.m、main2_VMD_CNN_BiLSTM.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; ...