PSO-VMD方法的优势在于其能够自动选择最佳参数组合,无需人工干预。 总结而言,基于粒子群算法优化变分模态分解PSO-VMD是一种强大的信号去噪方法。它能够通过优化参数选择来提高VMD方法的性能,从而实现更准确和稳定的信号去噪效果。随着对PSO-VMD方法的研究和应用的不断深入,我们相信它将在信号处理领域发挥越来越重要的作用...
PSO-VMD方法的优势在于其能够自动选择最佳参数组合,无需人工干预。 总结而言,基于粒子群算法优化变分模态分解PSO-VMD是一种强大的信号去噪方法。它能够通过优化参数选择来提高VMD方法的性能,从而实现更准确和稳定的信号去噪效果。随着对PSO-VMD方法的研究和应用的不断深入,我们相信它将在信号处理领域发挥越来越重要的作用...
🔧 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...
LSTM风速预测原始的风速序列是一种非线性和不平稳的风速序列,直接针对风速序列进行建模和预测精度不高.论文提出一种基于改进变分模态分解(Improved Variational Mode Decomposition,IVMD)的粒子群优化长短期记忆模型(Particle Swarm Optimization-Long Short-Term Memory,PSO-LSTM)网络相结合的方法对短期风速序列进行预测.I...
首先选取充放电循环过程中的信息作为间接健康因子(HI),并通过核主元分析方法(KPCA)实现间接HI的特征提取,完成数据预处理;其次通过VMD-LSTM方法实现健康因子的分解、预测和重构,并将重构得到的数据应用于RUL预测的GPR模型,完成预测模型搭建;最后以NASA锂电池数据集作为算法测试数据,结果表明,所提取的健康因子能够准确跟踪...
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。
(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise)-CNN-GRU､VMD-CNN-LSTM(long short-term memory)､VMD-LSTM､VMD-GRU､VMD-PSO (particle swarm optimization)-CNN-GRU､SMA-CNN-GRU和CNN-GRU预测模型进行对比分...
1.本发明属于用电量预测技术领域,特别涉及一种基于vmd分解与lstm 网络的日用电量预测方法。 背景技术: 2.日用电量预测是一个复杂的问题,复杂性主要表现在:(1)受电力用户类 型的影响,用电量的波动性较大且表现出明显的时段性;(2)用电量受天气因 素、节假日因素以及经济条件等因素的影响,其波动性较大,即...
Supervised learning demonstrates efficient representation capabilities in financial market data, utilizing techniques such as Long Short Term Memory (LSTM) neural networks, gated recurrent units (GRU) neural networks, and Convolutional Neural Networks (CNN) to extract feature information from complex ...
大致有这么几个思路：1，根据EMD或其他方法确定一个参考范围，然后进行VMD；2，采用优化算法如PSO,DDE...