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
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...
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3 图片处理流程 图4 图片处理结果 1.3 VMD-SSA-LSTM模型预测 VMD-SSA-LSTM数控铣床切削过程功率预测模型,具体预测步骤如下: (1)选定数控铣床历史运行信息作为模型输入。 (2)利用VMD方法对原始的切削过程功率序列进行分解,得到个子序列分...
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 原创 mob64ca12f1c6f8 2023-08-25 16:51:36 325阅读...
关于理解LSTM的一篇英文博客非常经典,可以去这里阅读,本文也参考了该博文。循环神经网络(RNN)BiLSTM是RNN的一种延伸,因此,要理解BiLSRM就必须首先弄明白什么是RNN。普通神经网络的局限假设我们对于普通的神经网络模型已经比较熟悉,那么不难理解,在神经网络的某一固定层中,该网络的各个输入之间是没有运算连接的。造成的...
附图说明 [0031]图1滚动轴承故障诊断流程图; [0032]图2LSTM结构图; [0033]图3BILSTM结构图; [0034]图4本发明实验中改进的SSA算法与SSA算法和DBO算法对比图; [0035]图5本发明实验中LSTM测试精度图; [0036]图6本发明实验中KSSA‑VMD‑LSTM测试精度图; ...
此外,一些学者采用神 经网络进行故障诊断 ,例如小波神经网络(wavelet neural network,WNN)[8],支持向量机(support vector machines,SVM)[9],长短期记忆神经网络(long short term memory,LSTM)[10]和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络[11]等算法.经过实验数据验 证,以上算法都具有很好的故障诊断效果,...