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【风速预测】利用MATLAB EMD与LSTM进行风速数据预测【附带Matlab代码 2523期】.zip

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简介:
本资源提供了一种结合EMD(经验模态分解)和LSTM(长短期记忆网络)的创新方法,用于提高风速数据预测精度,并附有实用的MATLAB实现代码。适合科研与工程应用参考学习。 所有在“海神之光”上传的代码均经过测试可正常运行,并适用于初学者使用;只需替换数据即可。 1. 代码压缩包内容: - 主函数:Main.m; - 其他调用函数文件(无需单独运行); - 运行结果示例图。 2. 支持的Matlab版本为2019b。如在其他版本中遇到问题,请根据错误提示进行相应修改,或寻求帮助。 3. 使用步骤: 1) 将所有代码文件置于当前工作目录下; 2) 打开除Main.m之外的所有m文件(无需运行); 3) 运行主函数Main.m,并等待程序完成以获取结果。 4. 如需进一步的技术支持,包括但不限于: - 完整的博客或资源代码提供; - 学术期刊或参考文献重现服务; - Matlab定制化编程需求; - 科研项目合作等,请直接联系博主。

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  • MATLAB EMDLSTMMatlab 2523】.zip
    优质
    本资源提供了一种结合EMD(经验模态分解)和LSTM(长短期记忆网络)的创新方法,用于提高风速数据预测精度,并附有实用的MATLAB实现代码。适合科研与工程应用参考学习。 所有在“海神之光”上传的代码均经过测试可正常运行,并适用于初学者使用;只需替换数据即可。 1. 代码压缩包内容: - 主函数:Main.m; - 其他调用函数文件(无需单独运行); - 运行结果示例图。 2. 支持的Matlab版本为2019b。如在其他版本中遇到问题,请根据错误提示进行相应修改,或寻求帮助。 3. 使用步骤: 1) 将所有代码文件置于当前工作目录下; 2) 打开除Main.m之外的所有m文件(无需运行); 3) 运行主函数Main.m,并等待程序完成以获取结果。 4. 如需进一步的技术支持,包括但不限于: - 完整的博客或资源代码提供; - 学术期刊或参考文献重现服务; - Matlab定制化编程需求; - 科研项目合作等,请直接联系博主。
  • 模型】emd-lstmMatlab.zip
    优质
    本资源提供基于EMD-LSTM算法的风速预测Matlab代码,适用于气象数据分析与风电场规划等场景,帮助用户提高风速预测精度。 基于emd-lstm实现风速数据预测的MATLAB源码(zip文件)
  • LSTM回归EMDLSTM结合回归(含MATLAB).zip
    优质
    本资源提供基于经验模态分解(EMD)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的方法,用于风速数据的回归预测。附有详细的MATLAB代码实现。 基于emd结合长短记忆神经网络LSTM实现风速回归预测附Matlab源码.zip
  • 】基于DBN算法的Matlab 1400】.zip
    优质
    本资源提供基于深度置信网络(DBN)算法进行风速预测的方法及其实现代码,采用Matlab编写。适用于研究与学习天气预报和可再生能源领域中的风能预测技术。 【风速预测】使用DBN算法进行风速预测的Matlab源码(1400期).zip
  • 模型】DBNMatlab.zip
    优质
    本资源提供基于深度置信网络(DBN)的风速预测Matlab实现代码,适用于研究和教学用途,助力可再生能源领域的风电预测与优化。 基于DBN实现风速预测的MATLAB源码提供了一个利用深度置信网络进行风速预测的方法。该资源以.zip格式封装,包含了相关的代码文件和必要的说明文档。
  • Python和PyTorch中的LSTM
    优质
    本项目采用Python与深度学习库PyTorch,运用长短期记忆网络(LSTM)模型,旨在实现对风速数据的有效预测,为可再生能源领域的风电调度提供科学依据。 在PyTorch中使用LSTM进行风速预测涉及构建一个序列模型来分析历史风速数据,并基于这些数据对未来风速做出预测。这通常包括准备时间序列数据、定义LSTM网络架构、训练模型以及评估其性能等步骤。通过这种方式,可以利用深度学习技术捕捉复杂的时间依赖关系,从而提高风速预测的准确性。
  • _forecasting.rar_BP_
    优质
    本项目为一个基于BP(Back Propagation)神经网络的风速预测模型。通过历史气象数据训练BP网络,实现对未来风速的有效预测。该模型在可再生能源如风电领域的应用前景广阔。 在MATLAB上应用BP神经网络进行人口、风速和温度的预测。
  • ARMA_Wind_Forecast.m.zip_ARMA__ARMA__matlab_AIC_
    优质
    本资源提供了一个使用ARMA模型进行风速预测的Matlab代码包。通过最小化AIC准则,优化模型参数以提高预测精度。适用于气象学、可再生能源等领域研究。 从文件中读取风速数据,并利用ARMA模型进行建模以给出预测结果。
  • 电功率MATLAB BP神经网络电功率Matlab
    优质
    本项目运用MATLAB软件和BP(Back Propagation)神经网络技术实现风电功率的精准预测,并提供完整的代码资源以供学习参考。 本段落研究了使用BP网络及其改进版本来预测某风电场风电机组在2023年5月1日至5月31日期间的输出功率情况。数据集涵盖了从1月1日到5月31日每日的监测记录,包括风速、风向和机组输出功率等信息。 具体研究内容如下: 第一部分:基于前四个月(即一月至四月份)的数据作为训练样本,利用BP网络预测五月份每天的发电量。为了评估模型性能,将使用均方根误差(RMSE)、平均相对误差(MRE)以及离差与相关系数等指标进行综合分析和比较。 第二部分:在相同的精度条件下分别采用自适应线性神经网络(Adaline)及BP神经网络来预测发电量,并通过对比两者在网络结构复杂度、预测准确率、训练所需时间和迭代次数等方面的表现,探讨其优劣之处。 第三部分:讨论数据预处理(如归一化)对BP网络训练效果的影响。具体来说,在有无进行数据标准化的情况下比较模型的收敛速度和最终性能差异。 以上研究旨在深入理解不同算法在风电预测任务中的表现,并为实际应用提供参考依据。