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...
VMD-SSA-GRU基于变分模态分解和麻雀算法门循环单元的多维时间序列预测MATLAB代码(含GRU、VMD-GRU、VMD-SSA-GRU三个模型的对比) 本案例使用数据集是北半球光伏功率,共四个输入(太阳辐射度 气温 气压 大气湿度),一个输出(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; 本程序也可修改为分类,用...
SSA-GRU】VMD-SSA-GRU、VMD-GRU、GRU多变量时序预测 | 变分模态分解结合麻雀门控循环单元 01:00 【多变量时间序列 | VMD-SSA-LSSVM】VMD-SSA-LSSVM、VMD-LSSVM、SSA-LSSVM、LSSVM多维时序 | 最小二乘支持向量机 01:37 【多变量时间序列预测 | VMD-SSA-BiLSTM】VMD-SSA-BiLSTM、VMD-BiLSTM、BiLSTM...
研究结果表明,VMD-GRU相比GRU模型来说,可以看出VMD方法的RMSE,MAE以及MAPE的预测误差分别平均降低了63.57%,49.75%和43.21%.VMD-ISSA-GRU相比VMD-GRU来说,使用ISSA改进的模型的R MSE,MAE以及MAPE的预测误差分别平均降低了68.95%,71.54%和72.86%.ISSA-GRU相比SSA-GRU来说,使用ISSA改进的模型的RMSE,MAE以及MAPE的预测...
6.根据权利要求5所述的基于改进vmd的沉管隧道接头张合变形预测方法,其特征在于,还包括:对ssa-gru模型的训练集、测试集进行归一化处理。 7.一种基于改进vmd的沉管隧道接头张合变形预测系统,其特征在于,包括: 8.根据权利要求7所述的基于改进vmd的沉管隧道接头张合变形预测系统,其特征在于,所述分解模块包括: ...
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本程序也可修改为分类,用于故障诊断; 信号分解方法VMD也可以替换为EMD CEEMD CEEMDAN EEMD等分解算法; SSA可以改为PSO GWO AOA GA NGO GOA等其他优化算法; LSTM也可以换为BILSTM,GRU等; 参考论文: [1]孙国梁,李保健,徐冬梅,李宇鹏.基于VMD-SSA-LSTM的月径流预测模型及应用[J].水电能源科学,2022,40(05):18...
VMD-SSA-LSTM、VMD-LSTM、LSTM多变量时序源码链接: https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJeZkp9x VMD-SSA-GRU、VMD-GRU、GRU多变量时序源码链接: https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJeZlJZv 需要定制同学添加QQ【1153460737】/加群(Q群-693349448)交流,记得备注。欢迎一起学习,一起进步! 科技 计算机技术 变分模态...
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。