该方法首先借助VMD将原始负荷时间序列分解成不同频率的本征模态函数(IMF)和残差分量(Res),然后对各分量建立不同的LSSVM预测模型并利用SSA进行参数优化,最后将各分量预测值组合得到最终的预测结果。将预测结果与LSSVM、VMD-LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-SSA-LSSVM模型预测值对比,得出所提出方法的两组数据MAPE值分别为1.501...
VMD-SSA-LSSVM:这是一种基于变分模态分解(VMD)和麻雀算法优化(SSA)的支持向量机(SVM)模型。VMD是一种信号分解方法,可以将信号分解成多个振荡模态,并且每个模态具有不同的频率和振幅。SSA是一种智能优化算法的方法,可以将信号分解成多个本征模态。VMD-SSA-LSSVM将VMD和SSA结合起来,用于多变量时间序列的降维和智能优...
首先应用鲸鱼优化算法(whales optimization algorithm,WOA)对VMD的核心参数(K值和惩罚系数α)进行自动寻优.经过WOA-VMD对原始风电功率时间序列分解过后,引入改进的麻雀搜索算法SSA优化最小二乘支持向量机LSSVM中的学习参数,然后对分解得到的各个子序列建立SSA-LSSVM预测模型;最后叠加各个子序列的预测值并得到最终预测值....
【基于VMD-SSA-LSSVM、VMD-LSSVM、SSA-LSSVM、LSSVM变分模态分解结合麻雀算法优化最小二乘支持向量机模型的多变量时间序列预测 】 基于VMD-SSA-LSSVM、VMD-LSSVM、SSA-LSSVM、LSSVM麻雀算法优化最小二乘支持向量机多变量时间序列预测,多指标(MAE、MAPE、RMSE等)输出评价。 VMD-SSA-LSSVM、VMD-LSSVM、SSA-LS...
平均相对百分误差(MAPE):10.4219% 结果分析-vmd-lssvm 均方根误差(RMSE):0.42123 平均绝对误差(MAE):0.25901 平均相对百分误差(MAPE):5.3792% 结果分析-vmd-ssa-lssvm 均方根误差(RMSE):0.17332 平均绝对误差(MAE):0.12619 平均相对百分误差(MAPE):2.0976% ID:24300698502743929...
VMD-SSA-LSSVM,基于VMD分解的SSA优化LSSVM做短期电力负荷预测,预测精度非常高!结果分析均方根误差(RMSE):0.17332平均绝对误差(MAE):0.12619平均相对百分误差(MAPE):2.0976%ID:46200697697328495
LSTM VMDSSALSSVM 组合模型 1.0e+05 * 7.8696 9.2179 6.5186 预测均方根误差RMSE LSTM VMDSSALSSVM 组合模型 887.1055 960.1001 807.3764 程序设计 完整程序和数据获取方式:私信博主回复时序预测 | 基于VMD-SSA-LSSVM+LSTM多变量时间序列预测模型(Matlab)。
基于VMD-SSA-LSSVM的齿轮箱故障检测模型专利信息由爱企查专利频道提供,基于VMD-SSA-LSSVM的齿轮箱故障检测模型说明:本发明专利涉及一种基于VMD‑SSA‑LSSVM的齿轮箱故障检测模型,包括:对采样数据VMD分...专利查询请上爱企查
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