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...
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...
1.4 VMD-SSA-LSTM 模型预测流程 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...
VMD是一种信号分解方法,可以将原始信号分解为多个具有不同频率和幅度的成分。VMD通过迭代优化的方式,将信号分解为一系列带宽较窄的子信号,这些子信号可以更好地反映光伏发电功率的周期性和趋势。 然后,我们引入长短时记忆网络(LSTM)。LSTM是一种循环神经网络(RNN)的变种,适用于处理具有长期依赖关系的序列数据。在光伏...
基于STL-VMD-SSA-LSTM的光伏中期输出功率预测研究.pdf,摘要 摘要 随着全球面临的能源短缺、气候异常和环境污染等的不断加剧,可再生能 源的重要性日益凸显。在这一背景下,光伏发电技术及其商业应用得到迅速发 展,而准确预测光伏输出功率则是光伏发电技术的核心内容,既是
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...
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...
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...
Using VMD-SSA-LSTM prediction algorithm to analyze the deformation data under time series InSAR monitoring can effectively predict the mine ground deformation and provide reference for mine safety management.成睿李素敏毛嘉骐李凡毕自航袁利伟Industrial Minerals & Process...
本发明属于地址灾害预测技术领域,公开了涉及一种基于VMD‑SSA‑LSTM的矿区地表沉降预测方法,旨在提高地表沉降预测的精度和可靠性。包括以下步骤:获取矿区多时相地表沉降数据,并对数据进行预处理;采用变分模态分解对预处理后的数据进行分解,提取不同频率成分的固有模态函数;对主要的IMF进行奇异谱分析;构建并训练长短期...