edlstm模型对于vmd分解得到的模态分量进行模型训练和预测,得到初始预 测序列通过得到原始预测误差e(t);s4,对原始预测误差e(t)进行vmd分解 预处理,使用单层lstm模型进行再训练预测得到误差预测序列并对原始预测结果进 行修正得到最终预测结果 13.进一步的,步骤s1具体包括:s11,基于公式1计算原始风速序列x与目标序列y的...
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...
本发明公开了一种基于MIVMDDAEDLSTMVEC的多维特征组合预测方法,包括,S1,对包括原始特征序列x(t)进行MI特征选择得到风电功率,风速和温度序列;S2,分别对风电功率,风速和温度序列进行VMD分解得到模态分量;S3,基于使用了双层注意力机制的编码解码模型DAEDLSTM对于VMD分解得到的模态分量进行模型训练和预测,得到初始预测序列...
一种基于MI-VMD-DA-EDLSTM-VEC的多维特征组合预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于MI-VMD-DA-EDLSTM-VEC的多维特征组合预测方法说明:本发明公开了一种基于MI‑VMD‑DA‑EDLSTM‑VEC的多维特征组合预测方法,包括,S1...专利查询请上爱企查