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前言
1 二次分解与数据集制作
1.1 导入数据
1.2 VMD分解
1.3 样本熵
1.4 CEEMDAN分解
1.5 数据集制作
2 基于Pytorch的 CNN-LSTM 预测模型
2.1 定义CNN-LSTM预测模型
2.2 设置参数#xff0c;训练模型
3 模型评估与可视化
3.1 结果…目录 往期精彩内容
前言
1 二次分解与数据集制作
1.1 导入数据
1.2 VMD分解
1.3 样本熵
1.4 CEEMDAN分解
1.5 数据集制作
2 基于Pytorch的 CNN-LSTM 预测模型
2.1 定义CNN-LSTM预测模型
2.2 设置参数训练模型
3 模型评估与可视化
3.1 结果可视化
3.2 模型评估
代码、数据如下 往期精彩内容
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创新点二次分解 时空特征提取
前言
本文基于前期介绍的风速数据文末附数据集介绍一种基于VMDCEEMDAN二次分解的CNN-LSTM预测模型以提高时间序列数据的预测性能。风速数据集的详细介绍可以参考下文
风速预测一数据集介绍和预处理_风速预测时序数据-CSDN博客 1 二次分解与数据集制作
1.1 导入数据 1.2 VMD分解
第一步根据不同K值条件下 观察中心频率选定K值从K4开始出现中心频率相近的模态出现过分解故模态数 K 选为4。 第二步分解可视化 1.3 样本熵
样本熵是一种用于衡量序列复杂度的方法可以通过计算序列中的不确定性来评估其复杂性。样本熵越高表示序列的复杂度越大。
通过对VMD分解出四个分量的样本熵计算残差项IMF4有着更丰富的不可控信息为进一步提取IMF4中的有效信息对VMD的残差项IMF4进行CEEMDAN分解 1.4 CEEMDAN分解
对 VMD分解出的 最后一个残差分量进行再分解 1.5 数据集制作
先合并VMD和CEEMDAN分解的分量按照82划分训练集和测试集 在处理LSTF问题时选择合适的窗口大小window size是非常关键的。选择合适的窗口大小可以帮助模型更好地捕捉时间序列中的模式和特征为了提取序列中更长的依赖建模本文把窗口大小提升到48运用CNN-BiLSTM模型来充分提取分量序列中的时空特征信息。 2 基于Pytorch的 CNN-LSTM 预测模型
2.1 定义CNN-LSTM预测模型 注意输入风速数据形状为 [64, 48, 14] batch_size6448代表序列长度滑动窗口取值, 维度14维代表合并分量的维度。 2.2 设置参数训练模型 50个epochMSE 为0.00290VMDCEEMDAN二次分解的CNN-LSTM预测效果良好二次分解后能够提取序列中更多的信息CNN-LSTM模型能够提取出分量特征的时空信息预测效果提升明显性能优越适当调整模型参数还可以进一步提高模型预测表现。 注意调整参数 可以修改CNN层数和每层维度数 调整LSTM隐藏层、维度数增加更多的 epoch 注意防止过拟合 可以改变滑动窗口长度设置合适的窗口长度 3 模型评估与可视化
3.1 结果可视化 3.2 模型评估 代码、数据如下
