VMD、SSA和 LSTM相耦合成VMD-SSA-LSTM月径流预测模型,具体预测步骤如下。步骤1选定前n个负荷信息作为模型输入。 步骤2利用VMD 方法对原始的负荷序列进行分解,得到k个分量。 步骤3首先设置麻雀种群规模N、最大迭代次数M、参数范围(隐含层神经元数H、训练次数E和学习率z)的搜索范围,然后选用均方误差(M Msz)作为优...
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...
本程序也可修改为分类,用于故障诊断; 信号分解方法VMD也可以替换为EMD CEEMD CEEMDAN EEMD等分解算法; SSA可以改为PSO GWO AOA GA NGO GOA等其他优化算法; LSTM也可以换为BILSTM,GRU等; 参考论文: [1]孙国梁,李保健,徐冬梅,李宇鹏.基于VMD-SSA-LSTM的月径流预测模型及应用[J].水电能源科学,2022,40(05):18...
(1)提出一种考虑刀具磨损的VMD-SSA-LSTM神经网络数控铣床切削过程功率预测方法,该方法包括数据采集、刀具磨损量提取和切削过程功率预测模型的建立这三个关键技术。 (2)提出一种基于人工智能机器视觉技术的刀具最大磨损量提取方法,该方法操作简便且能达到与基于工业显微镜的提取方法精度接近的结果。
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。
1.GWO-VMD-SSA-LSTM灰狼优化变分模态分解联合麻雀优化长短期记忆网络多变量时间序列光伏功率预测。 2.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,输入辐射度、气温、气压、湿度,输出光伏功率),输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变...
基于变分模态分解和麻雀算法优化双向长短期记忆网络的多维时间序列预测,VMD-SSA-BILSTM多维时间序列预测。 MATLAB机器学习深度学习 175 0 基于变分模态分解和麻雀算法优化长短期记忆网络的多维时间序列预测,VMD-SSA-LSTM多维时间序列预测。 MATLAB机器学习深度学习 196 0 基于变分模态分解和麻雀算法优化长短期记忆网络的...
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...
VMD-SSA-LSTM、VMD-LSTM、LSTM多变量时序源码链接: https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJeZkp9x VMD-SSA-GRU、VMD-GRU、GRU多变量时序源码链接: https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJeZlJZv 需要定制同学添加QQ【1153460737】/加群(Q群-693349448)交流,记得备注。欢迎一起学习,一起进步! 科技 计算机技术 变分模态...