超强预测模型:二次分解-组合预测 - 知乎 (zhihu.com) 创新点:二次分解 + 时空特征提取 前言 本文基于前期介绍的风速数据(文末附数据集),介绍一种基于VMD+CEEMDAN二次分解的CNN-LSTM预测模型,以提高时间序列数据的预测性能。风速数据集的详细介绍可以参考下文: 风速预测(一)数据集介绍和预处理 - 知乎 (zhihu.co...
【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...
本发明属于风电功率预测技术领域,具体为一种基于VMD‑CNN‑LSTM模型的风电功率预测系统,包括LSTM长短时记忆网络模块、CNN卷积神经网络模块、VMD变分模态分解模块、误差评价指标模块和基于VMD‑CNN‑LSTM风电功率预测模型;LSTM长短时记忆网络模块,可以有效解决循环神经网络的梯度爆炸或消失问题,长短时记忆网络作为循环...
1.基于VMD和CNN-LSTM的风功率概率预测模型,其特征在于,包括以下步骤: 步骤1:采用VMD算法对原始的风功率序列进行分解,获得多个具有不同中心的分量; 步骤2:训练VMD-CNN-LSTM风功率点预测模型;将VMD分解后的模态分量作为输入特征,经过包含了两层CNN层和一层LSTM层的核心模块提取风功率的模块特征,再经过全连接层训练,...