1. VMD-LSTM 1.1 VMD-LSTM原理 VMD-LSTM将VMD用于对原始时间序列进行分解,得到多个本征模态函数,每个本征模态函数代表了原始信号在不同频率和振幅上的成分,具有更好的局部特征表示,将这些本征模态函数作为输入序列,每个模态分别构建一个LSTM预测模型进行学习预测,从而提高模型的预测性能 1.2 VMD-LSTM流程图 1.3 参考文...
grace.m 主体函数 %%1.VMD-LSTM模型matlab代码(需在matlab2020b及以上版本运行):TWSA1=ncread('test.nc','data');TWSA1(TWSA1<-10000)=NaN;%%%NaNfori=1:5forj=1:10TWSA(i,j,:)=TWSA1(j,i,:);endendclearijTWSA1forK=4:8closeall;clearvars-exceptTWSAKclc;TWSA111=TWSA(:,:,1);z=unique(...
🔧 程序可修改为分类模型,用于故障诊断。信号分解方法VMD可以替换为EMD、CEEMD、CEEMDAN、EEMD等分解算法。SSA可以改为PSO、GWO、AOA、GA、NGO等其他优化算法。LSTM也可以换为GRU、BILSTM等。📊 本案例使用的数据集是北半球的光伏功率,包含四个输入特征(太阳辐射度、气温、气压、大气湿度)和一个输出预测(光伏功率...
构建VMD-LSTM模型时，先进行VMD分解，得到各本征模态函数，每个函数独立构建LSTM预测模型，通过调整模型参数优化预测精度。比较VMD-LSTM模型与普通LSTM模型，VMD-LSTM在多个评价指标（如均方误差、均方根误差、平均绝对误差）上表现更佳，显示出更低预测误差、更高预测精度和更优数据拟合效果。
LSTM:长短期记忆神经网络。 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-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 ...
高创新 | CEEMDAN-VMD-LSTM-Attention双重分解+长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测 本文提出一种基于CEEMDAN 的二次分解方法,通过样本熵重构CEEMDAN 分解后的序列,复杂序列通过VMD 分解后,将各个分量分别通过LSTM-Attention模型预测,最终将预测结果整合。
本文将提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的方法,用于光伏发电超短期功率的猜测,并引入误差补偿技术提高猜测精度。 二、方法 A. VMD VMD是一种信号分解方法,能够将原始信号分解为多个本征模态函数(Intrinsic Mode Functions, IMF),并且每个IMF函数都具有不同的...
首先选取充放电循环过程中的信息作为间接健康因子(HI),并通过核主元分析方法(KPCA)实现间接HI的特征提取,完成数据预处理;其次通过VMD-LSTM方法实现健康因子的分解、预测和重构,并将重构得到的数据应用于RUL预测的GPR模型,完成预测模型搭建;最后以NASA锂电池数据集作为算法测试数据,结果表明,所提取的健康因子能够准确跟踪...
VMD-LSTM则是将VMD直接与LSTM神经网络结合，减少了优化步骤，但仍保持了LSTM在处理时间序列数据时的优势。它提供了一个简化版的解决方案，适用于对计算资源有一定要求但希望保持预测性能的场景。最后，传统的LSTM模型，以其强大的序列学习能力，是时间序列预测的基础模型。尽管没有额外的分解步骤，但其在...
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