5.1 定义Informer-BiLSTM并行预测网络模型 5.2 设置参数,训练模型 50个epoch,MSE 为0.01283,VMD+Informer-BiLSTM并行预测效果显著,模型能够充分利用Informer的长时间依赖建模能力和BiLSTM的短期依赖捕捉能力征,收敛速度快,性能优越,预测精度高,适当调整模型参数,还可以进一步提高模型预测表现。 6 结果可视化和模型评估 6.1...
Informer在Transformer的基础上进行了改进,使其更适合时序数据,特别是具有长时间依赖的序列数据。 BiLSTM:在捕捉序列数据的短期和长期依赖性方面表现出色,能够很好地处理序列数据中的时序关系。 通过将这两种模型并行使用,可以更好地捕捉不同时间尺度上的模式,提高预测的准确性和鲁棒性。 2.2 并行模型架构 并行使用...
这些插值数据随后用于开发具有一年预测范围的VMD-Informer-BiLSTM-EAA混合模型进行ZTD预测。我们将该模型应用于2021年研究区域内每个IGS站点的ZTD预测。数值结果表明,我们的模型在以下关键指标上优于多个比较模型,如VMD-Informer、Transformer、BiLSTM和GPT3:均方根误差(RMSE)为1.43厘米,平均绝对误差(MAE)为1.15厘米,标准...
2.2 并行模型架构并行使用Informer和BiLSTM，通过两个分支并行学习，可以使模型在不同的时间尺度上进行信...
优化算法更新 | 基于WOA-CNN-BiLSTM的多步预测模型 04:59 多步预测更新 | 基于Transformer的组合预测模型 03:02 涨点创新 | 基于 Informer-LSTM的并行预测模型 11:36 热点创新 | 基于 TCN、Transformer、GRU、CNN与KAN网络组合预测模型 06:48 免费获取(二)| 风电场风速、电力负荷数据集 03:51 独家原...
Su et al. [34] used a DWT-BiLSTM hybrid model to predict natural gas consumption. Li [35] used VMD, particle swarm optimization (PSO), and deep belief network (DBN) to predict monthly natural gas prices. Wei [36] combined factor selection algorithm (FSA), life genetic algorithm (LGA)...
Additionally, this study also uses some novel or classic time series prediction models for comparative experiments, such as PatchTST, Autoformer, Informer, Dlinear, and LSTM. This helps compare the performance of the proposed model with the cutting-edge algorithms in the field of time series pre...
标题:遥感, 第17卷, 第672页: VMD-Informer-BiLSTM-EAA混合模型用于预测天顶对流层延迟期刊:MDPI Remote Sensing Journal 摘要:天顶对流层延迟(ZTD)是全球导航卫星系统(GNSS)中一个重要的大气误差来源。开发高精度的ZTD预测模型对于GNSS定位和GNSS气象学至关重要。为了解决当前单一和组合神经网络模型在序列集成学习中...
5 基于VMD+Informer-BiLSTM的并行预测模型5.1 定义Informer-BiLSTM并行预测网络模型5.2 设置参数，训练...
1 创新模型效果：1.1 相关实验介绍：本期基于某风电功率数据集，提出一种VMD+Informer-BiLSTM并行预测...