房产网站代理,品牌vi形象设计公司,住房城乡建设部网站通报,广州网站优多维时序 | Matlab实现基于VMD-DBO-BiLSTM、VMD-BiLSTM、BiLSTM的多变量时间序列预测 目录 多维时序 | Matlab实现基于VMD-DBO-BiLSTM、VMD-BiLSTM、BiLSTM的多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 Matlab实现基于VMD-DBO-BiLSTM、VMD-BiLSTM、…多维时序 | Matlab实现基于VMD-DBO-BiLSTM、VMD-BiLSTM、BiLSTM的多变量时间序列预测 目录 多维时序 | Matlab实现基于VMD-DBO-BiLSTM、VMD-BiLSTM、BiLSTM的多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 Matlab实现基于VMD-DBO-BiLSTM、VMD-BiLSTM、BiLSTM的多变量时间序列预测完整程序和数据 1.先运行vmdtest进行vmd分解 2.再运行VMD-DBO-BiLSTM三个模型对比 3.运行环境Matlab2018及以上。 VMD-DBO-BiLSTM变分模态分解结合蜣螂算法优化双向长短期记忆神经网络VMD-BiLSTM变分模态分解结合双向长短期记忆神经网络BiLSTM双向长短期记忆神经网络。
程序设计
完整程序和数据获取方式私信博主回复Matlab实现基于VMD-DBO-BiLSTM、VMD-BiLSTM、BiLSTM的多变量时间序列预测。
clc;clear;close all;format compact
tic
clc
clear all
fs1;%采样频率即时间序列两个数据之间的时间间隔这里间隔1h采样
Ts1/fs;%采样周期X xlsread(北半球光伏数据.xlsx,C2:E296);save origin_data XLlength(X);%采样点数,即有多少个数据
t(0:L-1)*Ts;%时间序列
STA0; %采样起始位置这里第0h开始采样%--------- some sample parameters forVMD对于VMD样品参数进行设置---------------
alpha 2500; % moderate bandwidth constraint适度的带宽约束/惩罚因子
tau 0; % noise-tolerance (no strict fidelity enforcement)噪声容限没有严格的保真度执行
K 5; % modes分解的模态数
DC 0; % no DC part imposed无直流部分
init 1; % initialize omegas uniformly omegas的均匀初始化
tol 1e-7
%--------------- Run actual VMD code:数据进行vmd分解---------------------------
[u, u_hat, omega] VMD(X(:,end), alpha, tau, K, DC, init, tol);
% 参数设置
options trainingOptions(adam, ... % 优化算法AdamMaxEpochs, 70, ... % 最大训练次数GradientThreshold, 1, ... % 梯度阈值InitialLearnRate, 0.01, ... % 初始学习率LearnRateSchedule, piecewise, ... % 学习率调整LearnRateDropPeriod, 60, ... % 训练850次后开始调整学习率LearnRateDropFactor,0.2, ... % 学习率调整因子L2Regularization, 0.01, ... % 正则化参数ExecutionEnvironment, cpu,... % 训练环境Verbose, 0, ... % 关闭优化过程Plots, training-progress); % 画出曲线% 训练
net trainNetwork(vp_train, vt_train, layers, options);
%analyzeNetwork(net);% 查看网络结构参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/category_11799242.html?spm1001.2014.3001.5482 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/124571691
