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,...
SSA可以改为PSO GWO AOA GA NGO GOA等其他优化算法; LSTM也可以换为BILSTM,GRU等; 参考论文: [1]孙国梁,李保健,徐冬梅,李宇鹏.基于VMD-SSA-LSTM的月径流预测模型及应用[J].水电能源科学,2022,40(05):18-21. [2]沈富鑫,邴其春,张伟健,胡嫣然,高鹏.基于CEEMDAN-ABC-LSTM组合模型的短时交通流预测[J].青...
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...
VMD-BILSTM/BILSTM基于变分模态分解和双向长短期记忆网络的时间序列预测(含BILSTM、VMD-BILSTM 模型的对比)。 MATLAB机器学习深度学习 165 0 基于长短期记忆网络(LSTM)的时间序列预测。 MATLAB机器学习深度学习 148 0 基于变分模态分解和麻雀算法优化双向长短期记忆网络的多维时间序列预测,VMD-SSA-BILSTM多维时间序...
(VMD-LSTM).首先采用VMD技术将输入负荷数据分解为多个有限带宽的本征模态分量,分解结果表明了人们生产生活中不同的用电习惯,并且分离了数据中的噪声和信号,然后对每个模态分量建立LSTM神经网络进行预测,结合模型输出重构预测结果.通过实际算例,验证了该算法相比于传统的负荷预测算法适应性强,预测精度高且稳定,具有显著的...
1.中科院一区牛顿-拉夫逊优化优化算法+分解组合对比!VMD-NRBO-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测,变分模态分解+牛顿-拉夫逊优化算法Transformer结合长短期记忆神经网络多变量时间序列预测(程序可以作为核心级论文代码支撑,目前尚未发表); 牛顿-拉夫逊优化算法算法(Newton-Raphson-based optimizer,NRBO)是一种全新...
【MATLAB】VMD_LSTM神经网络时序预测算法 有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~ 1 基本定义 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_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了变分模态分解(VMD)、多尺度特征提取(MFE)、支持向量机(SVM)和长短期记忆神经网络(LSTM)的复杂预测方法。下面是对该算法的详细介绍: 1. 变分模态分解(VMD) VMD是一种信号处理方法,用于将复杂的信号分解为多个模态或分量。与传统的模态分解方法(如EMD、EEMD等)不...
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_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了变分模态分解(VMD)、多尺度特征提取(MFE)、支持向量机(SVM)和长短期记忆神经网络(LSTM)的复杂预测方法。下面是对该算法的详细介绍: 1. 变分模态分解(VMD) VMD是一种信号处理方法,用于将复杂的信号分解为多个模态或分量。与传统的模态分解方法(如EMD、EEMD等)不...