Matlab实现基于VMD-DBO-LSTM、VMD-LSTM、LSTM的多变量时间序列预测(完整程序和数据) 1.先运行vmdtest,进行vmd分解; 2.再运行VMD-DBO-LSTM,三个模型对比; 3.运行环境Matlab2018及以上。 VMD-DBO-LSTM:变分模态分解结合蜣螂算法优化长短期记忆神经网络; VMD-LSTM:变分模态分解结合长短期记忆神经网络; LSTM:长短期记...
蜣螂优化算法是最新的群智能优化算法,2022年底提出,里面有相关的文章和代码,可以结合自身课题进行研究,值得推荐,亲用优化效果非常的好。 1.3 LSTM 长短时记忆( long-short term memory,LSTM) 神经网络是 Hochreiter 等提出的一种改进后的循环式神经网络,可有效解决循环式神经网络存在的梯度爆炸和阶段性梯度消失的问题。
在Matlab环境中，实现多变量时间序列预测的方法多种多样，本文将重点介绍三种模型：VMD-DBO-LSTM、VMD-LSTM和经典LSTM。首先，你需要对数据进行预处理，通过运行vmdtest脚本，执行变分模态分解（VMD）步骤，将复杂的时间序列数据分解为多个可解释的模态。接下来，是VMD-DBO-LSTM模型的运用。这个模型巧妙地将...
1.2 蜣螂优化算法 1.3 LSTM 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 🌈4 Python代码实现 💥1 概述 1.1 变分模态分解算法 变分 模态分解 ( variational mode decomposition,VMD) 算法是由 Dragomiretskiy 等提出的一种自动自适应、非递归的信号处理方法。此算法克服了 EMD 及其改进算法端点效应和模态分量 混叠的问题,可以...
本发明涉及变压器油温测量技术领域,特别涉及基于VMD与DBOLSTMAT的变压器顶层油温预测方法,包括如下步骤:使用VMD对油温序列进行分解,作为预测模型的输入;基于DBO优化的LSTMAT变压器顶层油温预测模型,引入注意力机制对LSTM模型进行调整,使LSTM模型专注于具有代表性时间序列数据,以此提高模型的精度VMDDBOLSTMAT模型建立,变压器顶层...
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针对传统空气质量预测模型收敛速度慢,精度低的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和蜣螂优化算法(dung beetle optimizer,DBO)优化长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)的预测模型.首先,针对AQI原始数据具有大量噪声的问题,使用VMD方法对非平稳信号进行模态分解以降低噪声对预测结果的...
完整程序和数据获取方式:私信博主回复Matlab实现基于VMD-DBO-LSTM、VMD-LSTM、LSTM的多变量时间序列预测。 clc;clear;close all;format compact tic clc clear all fs=1;%采样频率,即时间序列两个数据之间的时间间隔,这里间隔1h采样 Ts=1/fs;%采样周期 ...