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...
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...
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...
电力负荷预测在电力系统规划和运行中起着至关重要的作用。本研究提出了一种基于变分模态分解(VMD)、麻雀搜索算法(SSA)和长短期记忆网络(LSTM)的电力负荷预测方法。网址:https://www.7zcode.com/7325.htmlQQ 3666308803, 视频播放量 38、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚
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...
VMDSSALSTM光伏发电本研究提出了变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)与长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)相结合的VMD-SSA-LSTM模型.首先,本文利用VMD对光伏发电数据进行分解.其次,依据SSA对LSTM的参数进行寻优,使其自动调整LSTM的参数.最后,实验...
基于VMD-SSA-LSTM的短期电力负荷预测系统是由三峡大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR0436510,属于分类,想要查询更多关于基于VMD-SSA-LSTM的短期电力负荷预测系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
基于VMD-SSA-LSTM的多维时序风电功率预测软件平台是由国网江西省电力有限公司抚州供电分公司著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR0286932,属于分类,想要查询更多关于基于VMD-SSA-LSTM的多维时序风电功率预测软件平台著作的著作权信息就到天眼查官网!
通过以上流程,我们可以得到一种基于麻雀算法优化SSA-VMD-LSTM的光伏发电功率预测算法。该算法可以充分利用光伏发电数据的特征,提高预测的准确性和稳定性。在实际应用中,该算法可以为能源规划和电力调度提供重要参考,帮助实现可靠、高效的光伏发电系统。 总结起来,本文介绍了一种基于麻雀算法优化SSA-VMD-LSTM的光伏发电功率...
为提高月径流预测精度,提出了变分模态分解(VMD)和麻雀搜索算法(SSA)与长短期记忆神经网络(LSTM)相耦合,建立了月径流预测模型(VMD-SSA-LSTM).首先利用VMD对历史径流数据进行分解,然后依据SSA对LSTM的参数进行寻优,并将分解出的月径流分量输入到LSTM神经网络,最后将每个分量的预测值相加,得到月径流预测值,并以福建池潭...