门控循环单元(GRU): 门控循环单元是一种用于处理序列数据的神经网络结构,它与长短期记忆网络(LSTM)类似,但结构更为简单。GRU通过引入更新门(update gate)来控制信息在时间步之间的流动,从而能够捕捉长期依赖关系。GRU的优势在于它能够处理长序列数据,并且计算效率较高。 结合这三个技术,基于VMD-SSA-GRU的回归预测模...
VMD-SSA-Transformer-GRU多变量时间序列光伏功率预测,变分模态分解+麻雀搜索算法优化Transformer结合门控循环单元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,输入辐射...
The proposed method was validated using the NASA battery dataset and compared with two combination models. The results show that the proposed method achieves an average improvement of 60% in prediction accuracy compared to the other two methods.丁德邻张营左洪福Electronic Compone...
3 基于Pytorch的Transformer-GRU并行预测模型 3.1 定义Transformer-GRU并行预测模型 3.2 设置参数,训练模型 4 模型评估与可视化 4.1 预测可视化 4.2 模型评估 5 代码、数据整理如下: 往期精彩内容: 时序预测:LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较 - 知乎 (zhihu.com) 建模先锋:风速预测(八)VMD-CNN-Tra...
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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。
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...
analysisshowsthattheSSA-LSTMmodelsignificantlyoutperformsboththeLSTM modelandtheGRUmodelintermsofpredictionaccuracy. Finally,anSTL-VMD-SSA-LSTMPVmedium-termoutputpowerprediction modelisestablished.TheSeasonal-TrenddecompositionprocedurebasedonLOESS (STL)isusedtodecomposethePVmedium-termoutputpowerintotrend,seasonal,...
【PSO-GRU-multihead-Attention多特征分类预测】基于粒子群算法优化门控循环单元网络结合多头注意力机制多特征分类预测。(可做分类/回归/时 262 0 00:13 App VMD-BILSTM/BILSTM基于变分模态分解和双向长短期记忆网络的时间序列预测(含BILSTM、VMD-BILSTM 模型的对比)。 91 0 00:22 App 【PSO-Transformer多变...
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