Advertisement

该文件包含MATLAB的EMD-LSTM功率预测模型。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
首先，我们对时间序列数据运用了经验模态分解（EMD）进行分解，随后，针对每一个产生的子分量，都进行了长短期记忆网络（LSTM）模型的建立和训练。最终，将各个子分量所得到的预测结果进行累加，从而获得整体的最终输出结果。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于EMD-KPCA-LSTM的光伏功率预测模型的MATLAB实现（完美复现）
    优质
    本研究提出了一种结合经验模态分解（EMD）、核主成分分析（KPCA）和长短期记忆网络（LSTM）的光伏功率预测模型，并在MATLAB中成功实现。 程序名称：基于EMD-KPCA-LSTM的光伏功率预测模型 实现平台：MATLAB 代码简介：提高光伏发电功率预测精度对于保障电力系统的安全调度与稳定运行至关重要。本段落提出了一种结合经验模态分解（EMD）、核主成分分析（KPCA）和长短期记忆神经网络（LSTM）的光伏功率预测模型，充分考虑影响光伏输出功率的四种环境因素。 首先，通过EMD将环境因素序列进行分解，获得不同时间尺度上的变化情况，并降低序列非平稳性。其次利用KPCA提取关键特征因子，消除原始数据的相关性和冗余信息，减少输入变量维度。最后使用LSTM网络对多变量化合物序列进行动态建模预测光伏发电功率。 实验结果表明该模型相较于传统光伏功率预测方法具有更高的精确度，并在原文献基础上改进了算法（用KPCA替代PCA），进一步提升了预测精度。代码具备创新性且模块化编写，方便根据需求调整优化，如更换EMD为VMD、CEEMD等分解技术或对LSTM进行改善替换成GRU、BILSTM等方案。 此外，该程序详细注释有助于理解与修改。
     
  • 【风电功率预测】基于EMD优化LSTM的风电功率预测方法【含Matlab源码 1402期】.zip
    优质
    本资源提供了一种结合经验模态分解（EMD）与长短期记忆网络（LSTM）进行风电功率预测的方法，并附带MATLAB实现代码，适用于深入研究和应用开发。 EMD优化LSTM风电功率预测（含Matlab源码）.zip
     
  • emd-lstm: LSTM在6g1_lstm预测中的应用及emd重构_供应1k4预测模型优化
    优质
    简介：本文提出了一种结合EMD与LSTM的方法（EMD-LSTM），应用于改进6G1_LSTM预测模型，有效提升对1K4数据的预测精度和稳定性。 通过经验模态分解将信号分为多个模态和一个残余量，并利用长短神经网络分别对每个模态和残差进行预测训练，最后重构结果以获得最终的预测值。
     
  • 【预测模型】利用emd-lstm进行风速数据预测的Matlab源码.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)
     
  • 在MATLAB中运用EMD-KPCA-LSTM、EMD-LSTM及LSTM模型进行多变量时间序列预测（附完整代码）
    优质
    本文探讨了在MATLAB环境下利用EMD-KPCA-LSTM、EMD-LSTM和传统LSTM模型对复杂多变量时间序列数据进行预测的效能。通过详尽的数据实验，对比分析了各模型的优势与局限性，并提供了完整的代码供研究者参考学习。 本段落介绍了一种使用MATLAB实现EMD-KPCA-LSTM、EMD-LSTM与传统LSTM模型进行多变量时间序列预测的方法，并从光伏发电功率的实际数据出发，在生成带噪声信号的基础上，逐步探讨了利用经验模态分解处理数据非稳性、主成分分析实现降维处理和构建LSTM预测模型的技术路径。本段落提供了全面细致的操作指导。 该内容主要针对有一定编程能力和数学理论背景的研究人员和技术开发者，特别是那些对探索先进预测建模并希望在实际应用案例中加以利用的人士。 本方法的主要目的是为了更好地理解和优化波动较大或不稳定时间序列的预测能力。通过比较各模型预测表现，找到最适合特定应用场景的最佳配置方案，从而支持相关领域的决策制定过程。 此外，文中还附带了完整的工作实例、步骤讲解与源代码示例，有助于用户复现实验流程并进行相应的调整改进，进而提高研究效率或促进新项目启动。
     
  • EMD-KPCA-LSTM、EMD-LSTM与LSTM的回归预测比较，多输入单输出（含Matlab完整代码及数据）
    优质
    本研究对比了基于EMD预处理结合KPCA特征提取的EMD-KPCA-LSTM模型、仅EMD预处理的EMD-LSTM模型和传统LSTM模型在多输入单输出回归预测任务中的表现，并提供Matlab完整代码及数据。 本段落对比了EMD-KPCA-LSTM、EMD-LSTM及LSTM三种回归预测模型在多输入单输出情况下的应用，并基于Matlab编写完整程序进行数据处理与分析，旨在提高光伏功率的预测精度。通过结合经验模态分解（EMD）、主成分分析（PCA）和长短期记忆神经网络（LSTM），提出了一种新的光伏功率预测模型。 该方法充分考虑了影响光伏发电输出的关键环境因素共五项，并采用以下步骤进行处理： 1. 使用EMD技术对这些环境因素的数据序列进行分解，以揭示不同时间尺度下的变化特征，从而降低非平稳性的影响。 2. 运用PCA分析提取出关键的主成分因子，剔除原始数据中的相关性和冗余信息，减少模型输入维度。 3. 最后应用LSTM网络建立一个多变量动态预测模型，在此基础上实现对光伏功率的有效预测。 该研究对于保障电力系统的安全调度和稳定运行具有重要的实际意义。
     
  • 【SCI一区】基于BES-CNN-LSTM-Attention的风电功率预测模型（含Matlab源码 5587期）.zip
    优质
    本资料提供了一种先进的风电功率预测方法，采用BES-CNN-LSTM-Attention混合架构，并附带详细的Matlab实现代码，适用于深入研究和应用开发。适合科研人员与工程师下载学习。 所有由海神之光上传的代码均可运行且经过验证有效，用户只需替换数据即可使用；适合初学者。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：Main.m； - 数据文件； - 其他调用函数（m文件）；无需单独运行。 - 运行结果效果图展示。 2. 支持的Matlab版本为2019b。若在其他版本中出现错误，请根据提示进行相应修改，或联系博主寻求帮助。 3. 代码运行步骤： 步骤一：将所有文件放置到Matlab当前的工作目录下； 步骤二：打开除Main.m之外的所有m文件（无需单独执行）； 步骤三：运行程序直至获得结果输出。 4. 技术支持与服务咨询 - 提供博客或资源的完整代码提供。 - 期刊或参考文献复现； - Matlab程序定制开发； - 科研合作项目洽谈； 智能优化算法-CNN-LSTM-Attention风电功率预测系列： 4.1 遗传算法GA与蚁群算法ACO结合CNN-LSTM-Attention的风电功率预测。 4.2 粒子群算法PSO及蛙跳算法SFLA应用于CNN-LSTM-Attention框架下的风电功率预测； 4.3 利用灰狼优化器GWO和狼群算法WPA进行基于CNN-LSTM-Attention模型的风电功率预测工作； 4.4 鳄鱼优化（或称鲸鱼）算法WOA及麻雀搜索算法SSA在CNN-LSTM-Attention架构中用于风电功率预测研究。 4.5 萤火虫算法FA和差分进化DE技术结合于基于CNN-LSTM-Attention的风电功率预测模型。
     
  • 【LSTM回归预测】利用EMD与LSTM结合进行风速回归预测（含MATLAB代码）.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MATLAB的CNN-LSTM深度学习模型在风电功率预测中的应用
    优质
    本研究探讨了利用MATLAB平台开发的CNN-LSTM混合深度学习架构，在风电功率预测领域内的高效应用。通过结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），该模型显著提升了预测精度，为可再生能源的有效管理提供了有力工具。 本段落介绍了利用MATLAB实现的CNN-LSTM深度学习模型在风电功率时间序列预测中的应用。该模型结合了卷积神经网络（CNN）提取局部特征的能力与长短期记忆网络（LSTM）捕捉长时间依赖性的优势，有效解决了风电功率不确定性及随机性带来的挑战，并提出了一种高精度的预测方法。文章详细探讨了项目的背景、目标、所面临的技术难题及其创新之处，并提供了模型构建流程和详细的代码实现说明。此外，还通过实际预测效果展示了该模型的有效性和准确性。 本段落适合电力系统管理、数据分析以及机器学习领域的研究人员阅读，尤其是那些具备深度学习经验的数据科学家和技术开发者。项目的主要应用场景及目标包括：①提高风电功率的预测精度，从而优化电力系统的规划；②帮助风力发电厂实现更有效的功率控制和调度；③为新能源比例分配分析及应急方案制定提供决策支持。 本段落附带完整的MATLAB代码示例与实际数据集，便于读者快速搭建并测试模型。
     
  • 不同模型在光伏功率预测中的误差分析：LSTM、CNN-LSTM、PSO-LSTM及PSO-CNN-LSTM比较
    优质
    本文对比了LSTM、CNN-LSTM、PSO-LSTM和PSO-CNN-LSTM四种模型在光伏功率预测中的表现，深入分析了各自产生的误差原因。 本段落对比分析了基于LSTM（长短期记忆网络）、CNN-LSTM（卷积神经网络与长短期记忆网络结合）、PSO-LSTM（粒子群优化算法与LSTM结合）以及PSO-CNN-LSTM（粒子群优化算法与CNN-LSTM结合）的光伏功率预测算法在误差评价指标上的差异。具体而言，这些评价指标包括均方根误差(RMSE)、平均平方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和平均相对百分比误差(MAPE)，用于评估各模型的精度。 LSTM预测结果如下： - RMSE = 8.2496 - MSE = 68.0566 - MAE = 5.1832 - MAPE = 0.29202 CNN-LSTM预测的结果为： - RMSE = 0.98212 - MSE = 0.96457 - MAE = 0.72943 - MAPE = 0.039879 最后，PSO-CNN-LSTM算法的预测结果如下： - RMSE = 0.68696 - MSE = 0.32698 - MAE = 0.66369 - MAPE = 0.019963 通过上述数据对比，可以看出PSO-CNN-LSTM算法在光伏功率预测中的误差评价指标表现最优。