一般什么行业做网站的多,河北建筑培训网实名认证,最新实时新闻,做一个网站怎么做的目录
一、主要内容#xff1a;
二、运行效果#xff1a;
三、VMD-BiLSTM负荷预测理论#xff1a;
四、代码数据下载#xff1a; 一、主要内容#xff1a;
本代码结合变分模态分解( Variational Mode Decomposition#xff0c;VMD) 和卷积神经网络(Convolutional neu…目录
一、主要内容
二、运行效果
三、VMD-BiLSTM负荷预测理论
四、代码数据下载 一、主要内容
本代码结合变分模态分解( Variational Mode DecompositionVMD) 和卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)-双向长短时记忆神经网络( Bi-Long Short-Term MemoryBi-LSTM) 算法建立了一种短期负荷预测模型( VMD-CNN-BiLSTM) 。首先采用 VMD 技术将输入负荷数据分解为多个有限带宽的本征模态分量分解结果表明了人们生产生活中不同的用电习惯并且分离了数据中的噪声和信号然后对每个模态分量建立 CNN-BiLSTM 神经网络进行预测结合模型输出重构预测结果。其中CNN用于提取负荷分量中的用电特征信息BiLSTM用于提取负荷分量中的用电时序信息。
本代码基于Matlab平台建立了VMD-CNN-BiLSTM模型进行负荷预测并和传统的单一CNN-BiLSTM模型进行对比充分说明本文所提方法的有效性。 注释详细几乎每一关键行都有注释说明适合小白起步学习 直接运行Main函数即可看到所有结果使用便捷 编程习惯良好程序主体标准化逻辑清晰方便阅读代码 附带一年365天的负荷数据所有数据均采用Excel格式输入替换数据方便适合懒人选手. 100%原创出图详细、丰富、美观可直观查看运行效果
二、运行效果 三、VMD-BiLSTM负荷预测理论
为分离负荷数据中的信号和噪声提高预测模型的精度本文首先采用变分模态分解技术 将历史负荷数据分解成若干个本征模态分量使其频率带宽之和最小化。然后利用深度学习神经网络CNN-BiLSTM分别对分解出的模态分量建模CNN由于具有强大的特征筛选能力可以提取出信号中的关键特征信息从而给后续网络提供更加精确的输入变量。BiLSTM神经网络由于具有记忆单元可以提取出更长的时间尺度上数据之间的关联性在处理时间序列预测问题上能获得更高的精度。步骤如下
1利用 VMD 技术将输入负荷分解成多个不同频率的本征模态分量
2对分解出的每个模态的负荷数据进行归一化处理。
3针对每个模态分量分别建立 CNN-BiLSTM 模型 以当前时间之前48小时负荷序列为模型输入预测未来24小时的负荷值。
4结合每个模型的输出重构预测结果。
四、代码数据下载
