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
变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和LSTM(Long Short-Term Memory)神经网络结合的算法是一种用于处理时间序列预测的方法。 VMD是一种自适应信号分解方法,能够将复杂信号分解为多个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),并精确地恢复原始信号。通过使用VMD,可以有效地提取时间序列中的复杂模式和趋势,...
GJO-VMD-LSTM是一个结合了金豺(Variational Mode Decomposition, VMD)和长短期记忆网络(LSTM)的时间序列预测方法。 VMD是一种信号分解方法,可以将时间序列分解成多个本征模态函数(Intrinsic Mode Functions, IMF)。每个IMF代表了原始时间序列中的一个特定频率成分。VMD能够将信号的时频特性分离开来,使得不同频率成分能...
1.Matlab实现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(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别预测后相加。 3.多变量单输出,考虑...
VMD-LSTM:新负荷预测法 📈为了提升电力系统的负荷预测精度,我们提出了一种基于变分模态分解(VMD)和长短时记忆神经网络(LSTM)的短期负荷预测模型——VMD-LSTM。 🔧首先,我们利用VMD技术将输入的负荷数据分解为多个有限带宽的本征模态分量。这一步骤能够揭示不同生产生活场景下的用电习惯,并有效分离数据中的噪声和信...
基于VMD-LSTM-Informer的光伏功率预测模型研究.docx,基于VMD-LSTM-Informer的光伏功率预测模型研究 1. 引言 1.1 研究背景及意义 随着全球能源需求的不断增长和环境污染问题的日益严重,太阳能光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式,受到了世界各国的广泛关注。光伏发电系
(1)提出一种考虑刀具磨损的VMD-SSA-LSTM神经网络数控铣床切削过程功率预测方法,该方法包括数据采集、刀具磨损量提取和切削过程功率预测模型的建立这三个关键技术。 (2)提出一种基于人工智能机器视觉技术的刀具最大磨损量提取方法,该方法操作简...
使用麻雀算法对LSTM模型的参数进行优化,以提高预测精度。 对预测结果进行评估和验证,包括计算误差、绘制预测曲线等。 通过以上流程,我们可以得到一种基于麻雀算法优化SSA-VMD-LSTM的光伏发电功率预测算法。该算法可以充分利用光伏发电数据的特征,提高预测的准确性和稳定性。在实际应用中,该算法可以为能源规划和电力调度提供...
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。
50个epoch,MSE 为0.000879,STL-VMD二次分解 + Informer-LSTM并行预测效果显著,模型能够充分利用Informer的长时间依赖建模能力和LSTM的短期依赖捕捉能力征,收敛速度快,性能优越,预测精度高,适当调整模型参数,还可以进一步提高模型预测表现。 5.结果可视化和模型评估 ...