第三好的是模型 3,它忽略了从相似日选择方法中选择的输入变量,只应用所有输入变量和来自 VMD-EMD-FFT 的输入。 根据表15进行纵向对比,可以看出在三个不同的深度学习模型中,biLSTM的预测精度最高,在7组实验中biLSTM的性能都明显高于GRU和LSTM深度学习模型。同时LSTM的性能也高于GRU的性能。以模型7为例,GRU的MAPE...
首先利用 VMD 对历史数据进行分解,然 后依据RIME 对 LSTM 的参数进行寻优,并将分解出的时间序列数据分量输入到 LSTM 神经网络,最后将每个分量 的预测值相加,得到时间序列预测值。结果表明,与 LSTM、VMD-LSTM 模型相比,VMD-RIME-LSTM 模型的预测精度更高。附带参考文献。本代码具有一定创新性,且模块化编写,可自由...
基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型(代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测,内含使用使用逻辑.zip水性**hy 上传5.26MB 文件格式 zip 毕业设计 课程设计 项目开发 资源资料 【项目资源】: 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、...
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。
您提到的“基于VMD-LSTM的电力负荷预测”研究涉及结合变分模态分解(VMD)和长短期记忆网络(LSTM)进行电力负荷预测。这是一个非常有趣的研究方向,结合了信号处理和深度学习的技术。我简要地解释一下这个方法的基本概念: 1. **变分模态分解(VMD)**:这是一种用于将信号分解为多个模态的技术。在电力系统中,负荷信号往...
VMD、SSA和 LSTM相耦合成VMD-SSA-LSTM月径流预测模型,具体预测步骤如下。 步骤1选定前n个负荷信息作为模型输入。 步骤2利用VMD 方法对原始的负荷序列进行分解,得到k个分量。 步骤3首先设置麻雀种群规模N、最大迭代次数M、参数范围(隐含层神经元数H、训练次数E和学习率z)的搜索范围,然后选用均方误差(M Msz)作为...
将变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)、霜冰算法(Frost Ice Accumulation Model, RIME)、以及长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)结合起来,可以构建一个强大的模型用于时间序列预测,例如气象数据中的霜冰情况。 ### 基本原理 1. **变分模态分解(VMD):** VMD是一种信号分解方法,它将信...
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,可以将非稳定性、非线性且复杂度高的信号分解为多个相对平稳的子序列,在求解过 程中可自适应匹配最佳中心特征,极大程度地...
您提到的“基于VMD-LSTM的电力负荷预测”研究涉及结合变分模态分解(VMD)和长短期记忆网络(LSTM)进行电力负荷预测。这是一个非常有趣的研究方向,结合了信号处理和深度学习的技术。我简要地解释一下这个方法的基本概念: 1. **变分模态分解(VMD)**:这是一种用于将信号分解为多个模态的技术。在电力系统中,负荷信号往...