物流货运量X11季节调整组合预测物流工程小波分解为提高物流货运量预测精度,提出一种基于X11季节调整和小波多尺度分解-长短期记忆神经网络(X11-WT-LSTM)的组合预测模型.首先,对原始数据进行季节调整,并通过小波分解(WT)将数据分解为高频序列,低频序列和趋势项;其次,分别使用长短期记忆神经网络(LSTM),BP神经网络和Holt...
基于WT-SLSTM模型的交通流预测研究 认领 Research on Traffic Flow Forecast Based on WT-SLSTM Model 在线阅读 下载PDF 引用 收藏 分享 摘要 随着机动车保有量的增加,交通问题逐渐成为城市管理中的重要议题。尤其是交通事故频繁发生,给社会带来了巨大的安全隐患和经济损失。为了减少交通事故的发生率,学者们对交通...
小波散射是一种可用于自动提取低方差,紧凑特征的技术,该方法可以最大程度地减少类内的差异,同时保留各个类之间的可区分性。我们可以提供这些功能,而不是将原始表示提供给LSTM,以便网络可以快速学习模式并随后对信号进行分类。 sampleSig=ECGData.Data(1,:);%选取第一行样本sf=waveletScattering('SignalLength',numel(...
随着社会不断进步和生活压力的不断上升,心脏疾病已经成为威胁人类健康的重要因素.心电信号(ECG)表征了人体心脏的电活动,可以通过心电图直观展现出来,在心脏疾病发病前,心电信号中一般会出现相应的心律失常现象,因此,对心电信号进行识别分类研究,对心脏病的诊断和治疗具有重要的意义.由此许多专家和学者对心电信号的识别分...
针对滚动轴承退化数据的复杂性和相关性,以及传统的寿命预测方法不能充分利用在线数据和非全寿命生命周期数据,从而导致预测精度不高的问题,提出了一种基于代价最小化的参数动态更新的LSTM预测模型.该模型采用离散小波变换对滚动轴承振动数据进行去噪,并提取时频域特征完成LSTM的训练与测试,利用在线监测数据滚动更新LSTM参数以...
所有任职企业1 作为最终受益人1 所属集团0 历史信息 曾担任法定代表人 曾担任股东 曾担任高管 所有曾任职企业 曾为最终受益人0 历史控股企业0 投资信息 控股企业0 间接持股企业0 爱企查图谱 任职全景图 股权穿透图 商业关系图 风险关注 司法案件0 失信被执行人0 限制高消费0 股权出质0 股权冻结0 立案信息...
本发明公开了一种基于KmeansVMDWTLSTM的光伏功率预测方法,可以实现更高精度的光伏功率预测,通过使用KMeans算法对历史数据进行聚类分析,对不同天气状况分别进行了建模,提高了预测精度;针对实际数据非线性,非平稳和高噪声的特点,使用VMDWT算法对分类后的数据进行预处理;最后利用LSTM算法对历史数据进行建模,并实现对待预测...
结果表明,LSTM模型的MSE,MAPE,R方分别为0.0101,7.76%,0.7971,比SARIMA,随机森林误差低;其次,在LSTM模型的基础上,加入小波变换理论和模拟退火算法,将三者结合并运用在月降水量预测中得到WT-SA-LSTM模型,该模型MSE,MAPE,R方分别为0.0082,5.78%,0.8454,预测效果比单一的神经网络模型误差MSE,MAPE分别降低19.8%,25%,R...
本文讲解如何使用小波时间散射网络(WTSN)和长短期记忆网络(LSTM) 对人体心电图 (ECG)信号进行分类。在小波散射中,数据通过一系列的小波变换、非线性化和平均化过程,以产生时间序列的低方差表示。小波时间散射产生了对输入信号微小变化不敏感的信号表示,而几乎不会影响到分类准确率。本文中使用的数据公开,在github网站...
Analysis of calculation examples shows that IEWT divides the sequence spectrum more reasonably and improves the over-decomposition and under-decomposition phenomena. The power forecasting model has higher forecasting accuracy than the single LSTM forecasting model and the EWT-LSTM model.Yahui Mu...