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-Transformer预测模型 CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA) - 知…
本文基于凯斯西储大学(CWRU)轴承数据,先经过数据预处理进行数据集的制作和加载,最后通过Pytorch实现VMD-Transformer-BiGRU模型对故障数据的分类。凯斯西储大学轴承数据的详细介绍可以参考下文: Python-凯斯西储大学(CWRU)轴承数据解读与分类处理 注意:本模型继续加入 轴承故障诊断—创新模型全家桶 中,之前购买的同学请及时...
所有样本分解处理后形状: 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 图片 本文转载自建模先锋,作者:小蜗爱建模...
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...
Transformer变分模态分解(VMD)误差补偿(ECM)气体浓度预测空气中有害气体的浓度序列具有较强的复杂性,非线性及波动性,为气体浓度的准确预测带来了很大挑战.针对该问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和误差补偿(ECM)的Transformer预测模型(VMD-Transformer-ECM).首先通过VMD将气体浓度时间序列分...
50个epoch,MSE 为0.0148,VMD+CEEMDAN二次分解的TCN-Transformer并行预测效果良好,二次分解后,能够提取序列中更多的信息,TCN-Transformer模型能够提取出分量特征的时空信息,预测效果提升明显,性能优越,适当调整模型参数,还可以进一步提高模型预测表现。 注意调整参数: ...
先运行main1_VMD,进行vmd分解;再运行main2_SSA_Transformer_LSTM,三个模型对比;注意:一种算法不是万能的,不同的数据集效果会有差别,后面的工作就是需要调整参数。 数据集 参考文献 程序设计 完整程序和数据获取方式私信博主回复分解+优化+组合+对比!核心无忧!VMD-SSA-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测(Mat...
本文基于前期介绍的风速数据(文末附数据集),先经过VMD分解,然后通过数据预处理,制作和加载数据集与标签,最后通过Pytorch实现VMD-CNN-Transformer模型 对风速数据的预测,以提高时间序列数据的预测性能。人工智能 模型 时间序列预测模型 风速预测 注意力 机器学习 深度学习 Python 代码分享 时间序列...
多特征变量序列预测(六) CEEMDAN+CNN-Transformer风速预测模型 05:16 多特征变量序列预测(一)——CNN-LSTM风速预测模型 03:57 多特征变量序列预测(二)——CNN-LSTM-Attention风速预测模型 04:02 多特征变量序列预测(三)——CNN-Transformer风速预测模型 03:38 多特征变量序列预测(四) Transformer-BiLSTM风速...
Finally, we trained these three subsequences using the Transformer model and applied them to the test set to make predictions. By adding the forecasts together, we get the final forecast and use multiple metrics to assess the accuracy of the forecast. After experimental verification, WOA-VMD-FE-...