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...
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...
传统的切削过程功率获取需要基于复杂的切削功率模型且很少考虑刀具磨损的影响,于是设计了一种基于变分模态分解-麻雀搜索算法-长短时记忆(VMD-SSA-LSTM)的数控铣床切削功率预测模型,考虑了刀具磨损的影响,能高精度预测切削功率。采用人工智能机器视...
摘要:针对风电功率波动性较强和预测精度较低的问题,提出一种改进蜣螂优化算法(Logistic-T-Dung Beetle Optimizer,LTDBO)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)参数和LTDBO算法优化长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)超参数的混合...
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...
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 ...
提出精准短期预测方法 研究旨在针对供热系统,提出一种基于变分模态分解(VMD)和长短期记忆网 络(LSTM)的短期供热负荷精准预测方法,以提高预测精度和稳定性。 优化供热系统调度 通过应用VMD-LSTM预测模型,优化供热系统的调度策略,实现能源的高效利 用和供热服务的优化提升。为供热企业提供决策支持,推动行业可持续发展。 02...
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。
GJO-VMD-LSTM是一个结合了金豺(Variational Mode Decomposition, VMD)和长短期记忆网络(LSTM)的时间序列预测方法。 VMD是一种信号分解方法,可以将时间序列分解成多个本征模态函数(Intrinsic Mode Functions, IMF)。每个IMF代表了原始时间序列中的一个特定频率成分。VMD能够将信号的时频特性分离开来,使得不同频率成分能...