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...
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,以捕捉时间序列中的长期依赖关系和模式。这种流程在多个领域有着广泛的应用,如故障诊断、气象预测和金融分析等。 算法 作者其他创作 大纲/...
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...
图8VMD-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神经网络预测平均绝对百分比误差13. 58%,LSTM神经网络平均绝对百分比误差为8.95%,VMD-L...
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...
中图分类号:U293.5文献标志码：A 本文引用格式：黄海超，陈景雅，孙睿.基于VMD-LSTM轨道交通客流预测模型卩].华东交通大学学报,2021,38(1):95-99.Rail Transit Passenger Flow Prediction Model Based on VMD-LSTM Huang Haichao,Chen Jingya,Sun Rui (College of Civil Engineering and Transportation,Hohai ...
果。基于VMD-LSTMQR负荷滚动预测的流程图如 图2所示,具体的步骤如下: (1) 对历史的母线负荷数据进行VMD。采用 中心频率法确定最佳的分解数量K ,并将原始负荷 序列分解成K个不同频率特征的子序列。 (2) 根据区间预测指标分别确定不同子序列最 优的滚动预测步长。 (3) 采用滚动预测模式对分解的K个子序列分 ...
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
本发明涉及基于VMD‑CNN‑LSTM的短期电力负荷预测方法,属于电力负荷预测技术领域,通过VMD技术进行短期电力负荷序列分解;通过CNN‑LSTM模型进行短期电力负荷的初始预测;结合气候、湿度相关因素特征对CNN‑LSTM模型初始预测的电力负荷进行修正预测。合理对负荷序列及相关影响影响因素进行处理和使用,提高电力负荷预测的精度...