Heavy Overload Warning of Distribution Station Area Based on VMD-LSTM-CNN 内容:文章提出了一种基于变分模态分解(VMD)、长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的复合模型,用于对配电站区域的过载预警,通过分析和处理电力系统数据,有效地预测和识别可能导致过载的异常情况。 需要的同学关注下“AI科研技术派”公...
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…
在时间序列预测中,CNN可以通过卷积操作提取数据的局部特征,并通过池化操作降低数据的维度,从而减少模型的计算复杂度。 长短期记忆网络(LSTM)是一种特殊的循环神经网络(RNN),擅长处理序列数据中的长期依赖关系。通过其门控机制,LSTM可以记忆过去的信息并传递给未来,这对于预测时间序列数据中的长期趋势非常有用。 将VMD、...
1.Matlab实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-LSTM-Attentionr融合K均值聚类的数据双重分解+卷积长短期记忆神经网络+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长短期记忆神经网络注意力机制模型的目标输出分...
VMD + CEEMDAN 二次分解,CNN-LSTM预测模型 03:54 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 二次分解...
本文提出了一种基于参数优化vibration mode decomposition (VMD)和卷积神经网络-长短期记忆网络 (CNN-LSTM)的滚动轴承故障诊断方法。 首先,对滚动轴承的振动信号进行采集,并进行预处理。预处理包括去除噪声、降采样等步骤,以提取出滚动轴承的有效振动信号。 其次,应用参数优化VMD方法对振动信号进行分解。VMD是一种基于优...
Attention MechanismVariational Mode DecompositionLong-Short-Term MemoryConvolutional Neural NetworkAiming at the problems of poor prediction accuracy and weak generalization ability of the traditional physical mechanism-driven wind power prediction method, a VMD-CNN-LSTM short-term wind power prediction scheme...
【基于改进VMD-BP-CNN-LSTM模型的风速预测】准确的风速预报对风电场的运行和调度至关重要,它可以帮助优化发电计划以确保稳定的电力供应,以及调整风力涡轮机的运行状态以避免因风速过高或过低而导致涡轮机损坏或安全问题。随着计算机技术的进步,基于人工神经网络的预测模型得到了广泛的应用。与传统的物理和统计方法相比,基...
再将这些特征向量输入到LSTM网络中提取长期特征,并进行多步水质预测.采用珠江流域老口站的溶解氧数据验证模型预测效果,通过绝对误差(MAE),均方误差(MSE),均方根误差(RMSE)衡量模型预测性能,并将VMD-CNN-LSTM模型和BP神经网络(BPNN),支持回归机(SVR),CNN,LSTM等网络进行对比.结果表明,VMD-CNN-LSTM模型的预测误差...
专利摘要:本发明涉及到一种基于布谷鸟CS优化变分模态分解VMD算法,并联合卷积神经网络CNN与长短期记忆网络LSTM进行组合的预测模型方法,涉及到电网运行和调度领域。本发明采用CS寻优算法对VMD的关键参数进行优化,有效地处理了波动性的时间序列数据。本发明结合了CNN与LSTM算法各自的优势,在前端添加卷积层对输入信息进行特征提...