序列构建:将VMD得到的IMF成分作为输入序列,构建适合CNN-BiLSTM模型的序列数据,并确定预测的时间步长。 模型设计:设计并训练CNN-BiLSTM模型,考虑到CNN和BiLSTM对数据的不同处理能力,可以设计多层CNN和BiLSTM结构,并通过调节网络的参数和结构来优化模型性能。 模型训练:使用历史数据对设计好的VMD-CNN-BiLSTM模型进行训练...
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...
1.Matlab实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-GRU-Attentionr融合K均值聚类的数据双重分解+卷积门控循环单元+注意力机制多元时间序列预测(完整源码和数据) 2.CEEMDAN分解,计算样本熵,根据样本熵进行kmeans聚类,调用VMD对高频分量二次分解, VMD分解的高频分量与前分量作为卷积门控循环单元注意力机制模型的目标输出分别预测后相加。
1.Matlab实现VMD-CNN-LSTM变分模态分解结合卷积神经网络结合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_LSTM.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 5.命令窗...
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...
-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...
VMD + CEEMDAN 二次分解,BiLSTM-Attention预测模型 03:31 多特征变量序列预测(10)基于麻雀优化算法的CEEMDAN-SSA-Transformer-BiLSTM预测模型 05:24 风速预测(七)VMD-CNN-BiLSTM预测模型 04:12 超强预测算法:XGBoost预测模型 06:18 基于麻雀优化算法SSA的预测模型——代码全家桶 02:15 VMD + CEEMDAN 二...
基于黏菌算法优化VMD-CNN-GRU模型的年径流预测 第２０卷第３期南水北调与水利科技（中英文）ｇｙ Ｖｏｌ．２０Ｎｏ．３ 水文水资源 收稿日期：２０２１ １１ ０４ 修回日期：２０２２ ０３ １１ 网络出版时间：２０２２ ０３ １７网络出版地址：ｈｔｔｐｓ：／／ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ...
在轴承故障诊断中,VMD能够有效地提取出轴承振动信号中的多尺度特征,为后续的特征提取和分类提供有力支持。 2. 卷积神经网络(CNN) CNN是一种擅长处理图像数据的深度学习模型,通过卷积和池化操作能够提取出图像中的局部特征。在轴承故障诊断中,我们可以将VMD分解得到的IMF视为一系列“图像”,利用CNN对这些IMF进行空间...
今天为大家带来一期基于分解+集成思想的VMD-CNN-BiGRU-Attention时间序列预测代码,知网和WOS都是搜不到的!完全是作者独家创立的!可以说是尚未发表的创新点!直接替换Excel数据即可用! 特别需要指出的是,我们在各个学术平台上搜索VMD-CNN-BiGRU-Attention,都是完全搜索不到这个模型的!!!不信的可以看下面截图! 知网平台...