摘要：针对电力负荷呈现出非线性的特性所导致预测精度不高等问题，本文提出基于VMD-QPSO-BiLSTM的短期电力负荷预测方法。首先，采用变分模态分解(VMD)降低负荷序列的非平稳性和复杂度；其次，基于量子粒子群算法(QPSO)改进的双向长短期记忆网络(B1LSTM)的方法进行预测；最后输出分解结果.另外，进行对比实验测试，实验表明...
68、8、经多个滑坡位移预测实例的测试试验,相较于粒子群算法优化支持向量机预测模型(pso-svm),遗传算法优化bp神经网络预测模型(ga-bp),灰狼优化算法优化双向长短期记忆神经网络预测模型(gwo-bilstm),基于tent混沌映射、高斯变异的麻雀搜索算法优化核极限学习机(icssa-kelm),ivmd-iao-bilstm预测表现更佳,均方根误...
🔧 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...
VMD-SSA-Transformer-BiLSTM多变量时间序列预测,变分模态分解+麻雀搜索算法优化Transformer结合双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测(程序可以作为核心级论文代码支撑,目前尚未发表); 2.麻雀搜索算法优化参数为:学习率、隐含层单元数目、最大训练周期,运行环境为Matlab2023b及以上; 3.数据集为excel(光伏功率数据集,输...
准确的短时交通流预测在智慧交通系统中至关重要.近年来,双向长短时记忆网络(BiLSTM)被广泛地应用于短时交通流预测中,但由其结构特点,易产生过拟合现象,从而影响预测精度.鉴于宽度学习系统(BLS)能够解决过拟合的问题,本文将深度学习与宽度学习相结合.进一步地,为减少噪声对车流量数据的干扰,引入变分模态分解(VMD)进...
2.该程序每个部分都可以进行替换从而形成新的混合算法: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等等其他优化算法;LSTM也可以换为GRU,BILSTM等。
共四个输入特征(太阳辐射度 气温 气压 大气湿度),一个输出预测(光伏功率); 预测对象可以是电力负荷、风速、光伏等等时间序列数据集; 信号分解方法VMD可以替为EMD CEEMD CEEMDAN EEMD等分解算法; SSA可以改为PSO GWO AOA GA NGO等等其他优化算法; BILSTM也可以为GRU,LSTM等; 代码注释清楚,可以读取本地EXCEL数据,...
所需:6积分 福建农林大学[python实验四、函数和模板] 2025-02-10 15:28:22 积分:1 自然语言处理实体抽取算法基于pytorch框架bert+bilstm+crf 2025-02-10 12:44:47 积分:1 C++第三次实验的备份 2025-02-09 23:27:08 积分:1 C++第二次实验备份内容 ...
共四个输入特征(太阳辐射度 气温 气压 大气湿度),一个输出预测(光伏功率); 预测对象可以是电力负荷、风速、光伏等等时间序列数据集; 信号分解方法VMD可以替为EMD CEEMD CEEMDAN EEMD等分解算法; SSA可以改为PSO GWO AOA GA NGO等等其他优化算法; BILSTM也可以为GRU,LSTM等; 代码注释清楚,可以读取本地EXCEL数据,...
Short-term wind power prediction based on two-layer decomposition and BiTCN-BiLSTM-attention model 2023, Energy Show abstract Achieving wind power and photovoltaic power prediction: An intelligent prediction system based on a deep learning approach 2023, Energy Citation Excerpt : Commonly used machine...