基于核主成分分析和经验模态分解的LSTM组合预测模型（含MATLAB代码实现）.pdf

简介：
本文提出了一种结合核主成分分析(KPCA)、经验模态分解(EMD)与长短期记忆网络(LSTM)的混合预测模型，并提供了详细的MATLAB代码实现。该方法通过KPCA和EMD优化数据特征，增强LSTM模型在时间序列预测中的准确性与效率。 本段落介绍了一种基于经验模态分解（EMD）、核主成分分析（KPCA）与长短期记忆神经网络（LSTM）相结合的光伏功率预测模型。该模型旨在提高光伏发电系统的输出功率预测精度，从而确保电力系统调度的安全性和稳定性。 在构建此预测模型时，我们首先利用EMD方法对影响光伏输出功率的四种环境因素的时间序列数据进行分解处理。通过这种方法可以获取到不同时间尺度上的变化信息，并减少原始信号中的非平稳性。接下来应用KPCA技术来提取这些特征序列中关键的影响因子，同时去除冗余和相关性的干扰，进一步降低模型输入的空间维度。 最后一步是利用改进的LSTM网络对经过EMD分解与KPCA处理后的多变量特征进行动态建模预测光伏发电功率输出值。实验结果显示，该方法相较于传统的光伏功率预测技术具有更高的精确度，并且代码具备一定的创新性及模块化设计特点，支持用户根据实际需求灵活调整优化模型结构（例如将EMD替换为VMD、CEEMD、CEEMDAN或EEMD等其他分解算法；或者对LSTM网络进行改进升级至GRU或BILSTM）。