GRU 是由更新门和重置门构成,其内部结构如图 1 所示。 2 运行结果 部分代码: # 7.Predict Co-IMF0 by matrix-input GRU time0 = time.time() df_vmd_co_imf0['sum'] = df_integrate_result['co-imf0'] co_imf0_predict_raw, co_imf0_gru_evaluation, co_imf0_train_loss = GRU_predict(df_...
减少不同趋势信息对预测精度影响.然后运用GRU网络,针对各子序列分量建立基于GRU的预测模型.最后叠加各子序列预测结果得到短期电力负荷的最终预测值.实验结果表明,相对于相对于BP神经网络(Back Propagation Neural Network),支持向量机(support vector machine,SVM),GRU模型和EMD-GRU模型以及未经优化VMD-GRU模型,此模型具有...
1.Matlab实现CEEMDAN-VMD-GRU-Attention双重分解+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。 3.多变量单输出,考虑历史特征的影响!
结合这三个技术,基于VMD-SSA-GRU的回归预测模型的基本理论如下: 信号预处理: 首先,使用VMD对原始时间序列数据进行分解,得到一组IMFs,这些IMFs代表了信号的不同频率成分。 成分分析: 接着,对VMD分解得到的IMFs使用SSA进行进一步的分析。SSA可以提取出每个IMF中的周期性成分和趋势成分,为后续的预测提供更丰富的特征。
基于鲸鱼优化算法和类型识别的VMD-GRU短期负荷预测方法.pdf,本发明公开了一种基于鲸鱼优化算法和类型识别的VMD‑GRU短期负荷预测方法,包括:获取待预测日之前n1个负荷日的特征量以及待预测日t之前n2个负荷日的负荷日类别,组成特征Xlabel,并输入至随机森林分类模型,获
摘要 本申请公开了一种基于VMD-GRU的离心泵轴承寿命预测方法、装置。该方法包括:获取目标轴承的故障信号;目标轴承设置于多级离心泵中;对故障信号进行变分模态分解,得到故障信号的分量信号;将分量信号输入预测模型,得到预测模型输出的目标轴承的剩余寿命;预测模型是基于门控循环神经网络训练获得的。能够将离心泵轴承的一维...
VMD-GRU:变分模态分解结合门控循环单元; GRU:门控循环单元。 程序设计 完整程序和数据获取方式:私信博主回复Matlab实现基于VMD-DBO-GRU、VMD-GRU、GRU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;...
VMD-SSA-GRU基于变分模态分解和麻雀算法门循环单元的多维时间序列预测MATLAB代码(含GRU、VMD-GRU、VMD-SSA-GRU三个模型的对比) 本案例使用数据集是北半球光伏功率,共四个输入(太阳辐射度 气温 气压 大气湿度),一个输出(光伏功率); 预测对象可以是电力负荷、风速、光伏等等时间序列数据集; 本程序也可修改为分类,用...
摘要:本发明公开了一种基于VMD‑GRU的短期风速预测方法,其特征在于,采集当前时刻以及距离当前时刻最近的n个时刻的风速的数据构成一时间序列,对时间序列进行预处理得到多个子序列和残余分量,将各子序列和残余分量分别输入到各自对应的训练好的GRU模型中,由训练好的GRU模型输出预测值后,对所有的预测值进行后处理得到下...
一种基于VMD-GRU网络的公共建筑冷负荷预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于VMD-GRU网络的公共建筑冷负荷预测方法说明:一种基于VMD‑GRU网络的公共建筑冷负荷预测方法,包括以下步骤:步骤1,对原始数据进行相关性...专利查询请上爱企查