广州市外贸网站建设企业,学软件开发需要多少钱,上传网站再备案,安卓手机app程序名称#xff1a;基于VMD#xff08;变分模态分解#xff09;-SSA#xff08;麻雀搜索算法优化#xff09;-LSTM的光伏功率预测模型
实现平台#xff1a;matlab
代码简介#xff1a;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,…程序名称基于VMD变分模态分解-SSA麻雀搜索算法优化-LSTM的光伏功率预测模型
实现平台matlab
代码简介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,建立了时间序列预测模型(VMD-SSA-LSTM)。首先利用 VMD 对历史数据进行分解,然 后依据SSA 对 LSTM 的参数进行寻优,并将分解出的时间序列数据分量输入到 LSTM 神经网络,最后将每个分量 的预测值相加,得到时间序列预测值。结果表 明,与 LSTM、VMD-LSTM 模型相比,VMD-SSA-LSTM 模型的预测精度更高。附带参考文献。本代码具有一定创新性且模块化编写可自由根据需要更改完善模型如将VMD替换为EMD CEEMD CEEMDAN EEMD等分解算法SSA可以改为PSO GWO AOA GA NGO等等其他优化算法对LSTM进一步改善替换为GRUBILSTM等。代码注释详细无敌精品本案例使用数据集是北半球光伏功率共四个输入特征太阳辐射度 气温 气压 大气湿度一个输出预测光伏功率预测对象可以替换为是电力负荷、风速、光伏等等时间序列数据集;
参考文献《基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型》《基于CEEMDAN-ABC-LSTM组合模型的短时交通流预测》《基于SSA-LSTM神经网络的股票价格预测研究》《基于EMD和SSA的股票预测模型》
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