1.4 VMD-SSA-LSTM 模型预测流程 VMD、SSA和 LSTM相耦合成VMD-SSA-LSTM月径流预测模型,具体预测步骤如下。 步骤1选定前n个负荷信息作为模型输入。 步骤2利用VMD 方法对原始的负荷序列进行分解,得到k个分量。 步骤3首先设置麻雀种群规模N、最大迭代次数M、参数范围(隐含层神经元数H、训练次数E和学习率z)的搜索范...
VMD-SSA-Transformer-LSTM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,...
摘要: 提出了变分模态分解(VMD)和麻雀搜索算法(SSA)与长短期记忆神经网络(LSTM)相耦合,建立了光伏预测模型(VMD-SSA-LSTM)。首先利用VMD对历史负荷数据进行分解,然后依据SSA对LSTM的参数进行寻优,并将分解出的负荷分量输入到LSTM神经网络,最后将每个分量的预测值相加,得到光伏负荷预测值,结果表明,与LSTM、VMD-LSTM模型...
LSTM特别适合于时间序列预测任务,因为它可以有效地捕捉时间序列数据中的长期和短期模式。 结合这三个技术,基于VMD-SSA-LSTM的回归预测模型的基本原理如下: 信号分解: 首先,使用VMD将原始时间序列数据分解为多个IMFs,每个IMF代表信号的一个特定频率成分。 成分分析: 然后,对每个IMF使用SSA进行进一步的分解和分析,以提取...
通过以上流程,我们可以得到一种基于麻雀算法优化SSA-VMD-LSTM的光伏发电功率预测算法。该算法可以充分利用光伏发电数据的特征,提高预测的准确性和稳定性。在实际应用中,该算法可以为能源规划和电力调度提供重要参考,帮助实现可靠、高效的光伏发电系统。 总结起来,本文介绍了一种基于麻雀算法优化SSA-VMD-LSTM的光伏发电功率...
基于VMD-SSA-LSTM的回归预测模型是一种结合了多种时间序列分析和机器学习技术的综合模型。下面我将分别介绍这三个组成部分的基本原理,并解释它们是如何结合起来进行回归预测的。 变分模态分解(VMD): 变分模态分解(VMD)是一种用于信号处理的时频分析方法。它通过将一个复杂信号分解为一系列具有不同中心频率和频率宽度...
通过以上流程,我们可以得到一种基于麻雀算法优化SSA-VMD-LSTM的光伏发电功率预测算法。该算法可以充分利用光伏发电数据的特征,提高预测的准确性和稳定性。在实际应用中,该算法可以为能源规划和电力调度提供重要参考,帮助实现可靠、高效的光伏发电系统。 总结起来,本文介绍了一种基于麻雀算法优化SSA-VMD-LSTM的光伏发电功率...
(1)提出一种考虑刀具磨损的VMD-SSA-LSTM神经网络数控铣床切削过程功率预测方法,该方法包括数据采集、刀具磨损量提取和切削过程功率预测模型的建立这三个关键技术。 (2)提出一种基于人工智能机器视觉技术的刀具最大磨损量提取方法,该方法操作简...
1.一种基于VMD和SSA‑LSTM的云计算资源预测方法,其特征是:该方法包括已下步骤: (1)从云计算平台上获取负载的历史数据,在得到负载值L后进行汇总,对于原始数据 的缺失值进行拉格朗日插值法插值补充处理,形成预处理过的时间序列样本; (2)将预处理后的云资源负载值L用VMD分解为多个不同频率尺度的模态分量; ...