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 参考文献 2. 代码实现 2.1 数据解读 im...
基于VMD-SSA-LSTM的回归预测模型是一种结合了多种时间序列分析和机器学习技术的综合模型。下面我将分别介绍这三个组成部分的基本原理,并解释它们是如何结合起来进行回归预测的。 变分模态分解(VMD): 变分模态分解(VMD)是一种用于信号处理的时频分析方法。它通过将一个复杂信号分解为一系列具有不同中心频率和频率宽度...
VMD与LSTM（长短时记忆网络）结合，形成VMD-LSTM模型，提升时间序列预测精度。VMD-LSTM首先将原始时间序列分解为多个本征模态函数，每个函数代表不同频率和振幅特征，然后将这些函数输入到LSTM模型中进行学习和预测，以此提高模型预测性能。在电力行业中，VMD-LSTM模型对每日功率波动进行预测，旨在提高电网调度和...
通过计算可得BP神经网络预测平均绝对百分比误差13. 58%,LSTM神经网络平均绝对百分比误差为8.95%,VMD-LSTM的平均绝对百分比误差为5.12%,VMD-SSA-LSTM的平均绝对百分比误差为1.53%。将麻雀搜索算法引入VMD-LSTM模型,方便了神经网络超参数的寻优,VMD...
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
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 ...
国网福建省电力申请基于 VMD-LSTM-KAN 模型的水电发电预测专利，提高水电发电预测准确性 金融界 2025 年 3 月 22 日消息，国家知识产权局信息显示，国网福建省电力有限公司申请一项名为“一种基于 VMD-LSTM-KAN 模型的水电发电预测方法及系统”的专利，公开号 CN 119651589 A，申请日期为 2024 年 12 月。专利...
作为深度学习中典型的时序预测网络,长短期记忆LSTM神经网络在股票价格领域较为表现出色.为了进一步提高预测精度、增强模型稳定性,针对复杂度高与非线性强的股票数据,本文提出一种融合VMD、Circle混沌映射的麻雀搜索算法CSSA与LSTM网络的股票价格预测模型——...
CEEMDAN-LSTM 及其相关模型(SVR、AR、HAR)在金融数据预测|附数据代码 本文聚焦于金融数据的分析与预测,详细阐述了运用 CEEMDAN-LSTM 模型以及其他相关模型(如 SVR、AR、HAR)进行数据处理和预测的具体流程。通过对原数据的展示、关键指标的计算、数据分解及各模型的构建与评估等环节的深入探讨,并结合相关可视化图像的辅...
我在项目中主要负责AI算法的模型构建及数据预测工作。 模型由Attention-LSTM为主要骨干模型,通过VMD分解对源数据进行分解后输入到网络内训练及预测,例子中就使用了17-20年三年的各城市的碳收盘价作为VMD分解的主要特征,分解后的数据进入模型训练后得到最终的模型,模型通过训练后很好的预测出20年的湖北省的碳收盘价。