1.Matlab实现VMD-CNN-BiLSTM变分模态分解结合卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测; 2.运行环境为Matlab2021及以上; 3.输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测; 4.data为数据集,main1_VMD.m、main2_VMD_CNN_BiLSTM.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; ...
建模先锋:VMD + CEEMDAN 二次分解,CNN-LSTM预测模型 建模先锋:交叉注意力融合时空特征的TCN-Transformer并行预测模型 前言 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...
一种基于VMDCNNLSTM短期电力负荷预测方法,包括:获取某地区电力负荷数据,保留其中的日期和每日电力消耗数据,构成原始数据集;数据集预处理,包括对异常数据集中的缺失数据进行补全,对异常数据中的偏差数据进行修正,再通过VMD算法分解成多个分量,并进行归一化处理,按照一定的比例划分成训练集,验证集和测试集;基于VMDCNNLSTM...
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CEEMDAN-VMD-BiLSTM-Attention双重分解+双向长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测 2982 -- 0:21 App 【SCI一区级】GWO-CNN-LSTM-selfAttention多变量多步时间序列预测 99 -- 0:16 App CNN-GRU-Attention-Adaboost多变量负荷预测,注意力机制+时空融合!组合集成学习预测! 769 -- 0:09 App 【时间序列...
一、VMDCNN模型VMDCNN模型是一种基于变分模态分解(VMD)和卷积神经网络(CNN)的混合模型。首先,VMD将原始时间序列分解为多个固有模式函数(IFs),每个IF都表示时间序列中的一种模态。然后,CNN对这些IFs进行处理,学习每个IF的局部特征。最后,通过GRU模型对CNN的输出进行时间序列建模,预测未来的水位。二、GRU模型GRU是一种...
-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析。结果表明:SMA优化的VMD-CNN-GRU模型预测精度不仅高于上述7种模型...
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基于VMD排列熵-CNN的车轴疲劳裂纹声发射信号识别方法.pdf,本发明公开了基于VMD排列熵‑CNN的车轴疲劳裂纹声发射信号识别方法,包括:获得多个车轴疲劳裂纹声发射信号波形数据;利用VMD技术对所述波形数据进行本征模态分解,得到车轴疲劳裂纹声发射信号模态分量;获取车轴
摘要 基于VMD和CNN的电缆早期故障识别与分类方法,包括以下步骤:步骤一、获取待测模拟信号;步骤二、选取带宽限制因子α、噪声容限τ和模态分解个数K作为参数并设置参数取值;步骤三、对各类模拟信号进行变分模态分解,获取各个模态及其中心频率,实现频带划分;步骤四、提取分解模态特征并构造特征向量;步骤五、将各类信号特征向...