变分模态分解(VMD): 变分模态分解是一种信号处理技术,用于将非线性和非平稳信号分解为一组固有模态函数(IMFs),这些IMFs具有不同的频率特性。VMD通过优化算法来确定信号的内在频率成分,使得每个IMF都是一个局部振荡信号,并且满足一定的正交性条件。VMD的优势在于能够处理具有不同频率和幅度变化的复杂信号。 麻雀搜索算...
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,VM...
结合这三个技术,基于VMD-SSA-LSTM的回归预测模型的基本原理如下: 信号分解: 首先,使用VMD将原始时间序列数据分解为多个IMFs,每个IMF代表信号的一个特定频率成分。 成分分析: 然后,对每个IMF使用SSA进行进一步的分解和分析,以提取更详细的信号成分和特征。 特征提取: 从VMD和SSA处理后的信号成分中提取特征,这些特征能...
SSA-VMD 算法的基本思想是利用 SSA 算法来优化 VMD 算法的分解结果。具体来说,我们首先使用 SSA 算法对 VMD 的初始参数进行优化,得到一组更好的初始参数。然后,将这些参数作为初始值输入到 VMD 算法中,进行信号分解。最后,通过迭代的方式不断优化 VMD 算法的参数,以获得更准确的分解结果。 通过将 SSA 和 VMD ...
基于VMD-SSA 和多频段 Hilbert 能量的 高压直流输电线路单端量保护方法陈锋元韩昆仑张腾跃李泓政刘书豪Science Technology & Engineering
之前分享了预测的程序基于LSTM的负荷和可再生能源出力预测【核心部分复现】,该程序预测效果比较好,并且结构比较清晰,但是仍然有同学咨询混合算法的预测,本次分享基于VMD-SSA-LSTM的多维时序光伏功率预测,本程序参考文章《基于VMD-SSA-LSSVM的短期风电预测》和《基于改进鲸鱼优化算法的微网系统能量优化管理》,采用不同方法...
先运行main1_VMD,进行vmd分解;再运行main2_SSA_Transformer_LSTM,三个模型对比;注意:一种算法不是万能的,不同的数据集效果会有差别,后面的工作就是需要调整参数。 数据集 参考文献 程序设计 完整程序和数据获取方式私信博主回复分解+优化+组合+对比!核心无忧!VMD-SSA-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测(Mat...
完整程序和数据下载方式2: MATLAB实现VMD-SSA-KELM和VMD-KELM变分模态分解结合麻雀算法优化核极限学习机多输入单输出时间序列预测 vmd(YData,'NumIMFs',3) [imf,res] = vmd(YData,'NumIMFs',3); Data=[imf res]; input = xlsread('WTData.xlsx', 'Sheet1', 'B2:H3673'); % 影响因素 ...
ssa-vmd的计算公式ssa-vmd的计算公式 SSA-VMD(Single-Stage Asynchronous Variational Mode Decomposition)是一种基于异步变分模式分解的信号分解方法。其计算公式可以表示为: \[ \arg \min_{A, F, \Omega} \left\{ \sum_{k=1}^K \frac{1}{2\sigma_k^2} \parallel X_k - AF_k\Omega^T \parallel_...
简介:MATLAB实现VMD-SSA-KELM和VMD-KELM变分模态分解结合麻雀算法优化核极限学习机多输入单输出时间序列预测 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 ...