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,...
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...
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...
1.基于鹈鹕优化算法的VMD-PCA-LSTM超短期风电功率预测方法,其特征在于,包括以下步骤: S1:获取风电场的历史功率数据,对采集的数据进行清洗和插值,得到预处理后的数据; S2:采用能量差值法确定VMD分解后的子模态数后,利用VMD分解对历史功序列进行分解得到若干子模态功率序列; ...
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...
【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。
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...
VMD-PLO-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测,变分模态分解+极光优化算法优化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);极光优化算法 Polar Lights Optimization (PLO)的元启发式算法,该成果于2024年8月最新发表在国际顶级JCR 1区、中科院 Top SCI期刊 ...
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 ...
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…