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...
vmd-bdo-lstm深度学习流程是一种将振动模态分解(VMD)、带宽拓展(BDO)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的方法,用于处理和分析时间序列数据。这种流程首先通过VMD对时间序列进行分解,得到一系列具有不同中心频率的子序列。然后,通过BDO技术对子序列进行扩展,以增强其频率分辨率。最后,利用LSTM网络对扩展后的子序列进行学习,...
Bi-LSTM结构图 基于负荷序列分解的季节性和负荷趋势捕捉 2012年到2014年电力负荷 负荷分解结果IMF1-IMF6 负荷分解残差 为了捕捉季节性和趋势成分,FFT 应用于所有的 IMF 和残差。应用 FFT 后得到的季节性和趋势分量更容易识别,也更容易捕获,如图 13 和图14所示。 IMF1-IMF6的FFT变换结果 残差FFT变换结果 基于深...
图8 VMD-SSA-LSTM预测的结果 由图8可知,切削过程功率的预测值与实际值相差较小,三个模型预测结果和预测精度如图9所示,可以看出VMD-SSA-LSTM预测效果优于单一的LSTM、SSA-LSTM模型。 图9 三种模型预测结果及效果对比 通过计算可得BP神经网...
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)。预测对象可以是电力负荷、风速、光伏等...
1.一种基于VMD和SSA‑LSTM的云计算资源预测方法,其特征是:该方法包括已下步骤: (1)从云计算平台上获取负载的历史数据,在得到负载值L后进行汇总,对于原始数据 的缺失值进行拉格朗日插值法插值补充处理,形成预处理过的时间序列样本; (2)将预处理后的云资源负载值L用VMD分解为多个不同频率尺度的模态分量; ...
一种基于WOA优化的WOA-VMD-LSTM功率预测方法.pdf,本发明公开了一种基于WOA优化的WOA‑VMD‑LSTM功率预测方法,该方案是在变分模态分解VMD和长短期记忆神经网络LSTM相结合的功率预测模型的基础上加入一个鲸鱼优化算法WOA,得到WOA‑VMD‑LSTM分布式能源系统功率预测
BiLSTM是一种循环神经网络(RNN)的变体,它通过在时间上正向和反向运行两个LSTM层来捕捉上下文信息。这使得BiLSTM在很多自然语言处理(NLP)任务中表现出色,例如命名实体识别、情感分析和机器翻译等。 在本教程中,我们将使用PyTorch库来构建 数据 加载 python
自适应门控LSTM对融合输出进行整合,输出融合特征向量; 输出决策模块接收融合特征向量并输出判断结果,以获得需要参与信号重构的第一IMF分量。 6.根据权利要求5所述的基于改进VMD算法的Ф-OTDR信号去噪方法,其特征在于,所述融合模块包括合并层。 7.根据权利要求5所述的基于改进VMD算法的Ф-OTDR信号去噪方法,其特征在于...
总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM CNN_BiLSTM 数据 词向量 初始化 转载 烂漫树林 11月前 33阅读 多维时序 | 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...