VMD-LSTM将VMD用于对原始时间序列进行分解,得到多个本征模态函数,每个本征模态函数代表了原始信号在不同频率和振幅上的成分,具有更好的局部特征表示,将这些本征模态函数作为输入序列,每个模态分别构建一个LSTM预测模型进行学习预测,从而提高模型的预测性能 1.2 VMD-LSTM流程图 1.3 参考文献 2. 代码实现 2.1 数据解读 im...
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) 建模先锋:风速预测(八)VMD-CNN-Transformer预测模型 CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA) - 知…
4.1 定义Informer-LSTM并行预测网络模型 4.2 设置参数,训练模型 50个epoch,MSE 为0.000879,STL-VMD二次分解 + Informer-LSTM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LSTM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。 5.结果可视化和模...
🔧 程序可修改为分类模型,用于故障诊断。信号分解方法VMD可以替换为EMD、CEEMD、CEEMDAN、EEMD等分解算法。SSA可以改为PSO、GWO、AOA、GA、NGO等其他优化算法。LSTM也可以换为GRU、BILSTM等。📊 本案例使用的数据集是北半球的光伏功率,包含四个输入特征(太阳辐射度、气温、气压、大气湿度)和一个输出预测(光伏功率...
使用麻雀算法对LSTM模型的参数进行优化,以提高预测精度。 对预测结果进行评估和验证,包括计算误差、绘制预测曲线等。 通过以上流程,我们可以得到一种基于麻雀算法优化SSA-VMD-LSTM的光伏发电功率预测算法。该算法可以充分利用光伏发电数据的特征,提高预测的准确性和稳定性。在实际应用中,该算法可以为能源规划和电力调度提供...
VMD与LSTM（长短时记忆网络）结合，形成VMD-LSTM模型，提升时间序列预测精度。VMD-LSTM首先将原始时间序列分解为多个本征模态函数，每个函数代表不同频率和振幅特征，然后将这些函数输入到LSTM模型中进行学习和预测，以此提高模型预测性能。在电力行业中，VMD-LSTM模型对每日功率波动进行预测，旨在提高电网调度和...
VMD-LSTM:新负荷预测法 📈为了提升电力系统的负荷预测精度,我们提出了一种基于变分模态分解(VMD)和长短时记忆神经网络(LSTM)的短期负荷预测模型——VMD-LSTM。 🔧首先,我们利用VMD技术将输入的负荷数据分解为多个有限带宽的本征模态分量。这一步骤能够揭示不同生产生活场景下的用电习惯,并有效分离数据中的噪声和信...
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。
在本文提出的算法中,我们将SSA-VMD和LSTM相结合,实现光伏发电功率的精确预测。算法的流程如下: 收集光伏发电功率的历史数据,并进行预处理,包括数据清洗、归一化等。 使用SSA-VMD将原始数据分解为多个子信号。 将分解得到的子信号作为输入,训练LSTM模型。LSTM模型可以学习子信号的模式和趋势。
研究旨在针对供热系统,提出一种基于变分模态分解(VMD)和长短期记忆网 络(LSTM)的短期供热负荷精准预测方法,以提高预测精度和稳定性。 优化供热系统调度 通过应用VMD-LSTM预测模型,优化供热系统的调度策略,实现能源的高效利 用和供热服务的优化提升。为供热企业提供决策支持,推动行业可持续发展。 02 方法概述 结合VMD和...