GRU通过引入更新门(update gate)来控制信息在时间步之间的流动,从而能够捕捉长期依赖关系。GRU的优势在于它能够处理长序列数据,并且计算效率较高。 结合这三个技术,基于VMD-SSA-GRU的回归预测模型的基本理论如下: 信号预处理: 首先,使用VMD对原始时间序列数据进行分解,得到一组IMFs,这些IMFs代表了信号的不同频率成分...
VMD-SSA-GRU基于变分模态分解和麻雀算法门循环单元的多维时间序列预测MATLAB代码(含GRU、VMD-GRU、VMD-SSA-GRU三个模型的对比) 本案例使用数据集是北半球光伏功率,共四个输入(太阳辐射度 气温 气压 大气湿度),一个输出(光伏功率); 预测对象可以是电力负荷、风速、光伏等等时间序列数据集; 本程序也可修改为分类,用...
【基于VMD-SSA-GRU、VMD-GRU、GRU多变量时间序列预测】基于VMD-SSA-GRU、VMD-GRU、GRU多变量时间序列预测,变分模态分解结合麻雀门控循环单元,多图输出、多指标输出(MAE、MAPE、RMSE),多输入单输出。 VMD-SSA-GRU、VMD-GRU、GRU多变量时序源码链接: https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJeZlJZv VMD-SSA-LSTM、VMD...
VMD-SSA-Transformer-GRU多变量时间序列光伏功率预测,变分模态分解+麻雀搜索算法优化Transformer结合门控循环单元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); 2.麻雀搜索算法优化参数为:学习率,隐含层单元数目,最大训练周期,运行环境为Matlab2023b及以上; 3.数据集为excel(光伏功率数据集,输入辐射...