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...
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,为后续的预测提供更准确的数据表示。 LSTM是一种深度学习模型,特别适合处理具有长期依赖关系的时间序列数据。LSTM通过引入记忆单元,可以学习...
VMD是一种信号分解方法,可以将原始信号分解为多个具有不同频率和幅度的成分。VMD通过迭代优化的方式,将信号分解为一系列带宽较窄的子信号,这些子信号可以更好地反映光伏发电功率的周期性和趋势。 然后,我们引入长短时记忆网络(LSTM)。LSTM是一种循环神经网络(RNN)的变种,适用于处理具有长期依赖关系的序列数据。在光伏...
🔧 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...
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 ...
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。
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...
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...
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。
16、本申请的基于改进gwo-vmd-lstm的短期负荷预测方法及系统,改进灰狼优化算法,对vmd特征提取前要先确定的模态分解数量和惩罚因子进行参数寻优,对负荷特征时间序列信号进行变分模态分解,将其分解成一系列本征模态函数分量,使用改进小波包软阈值函数,提出一种sluggish-greed机制对函数进行改进,对imf分量信号进行去噪处理,提取...