内容提供者
基于经验模态分解的降水量组合预测模型.pptx
2024-10-07
20金币
4.4MB
24页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共24页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于经验模态分解的降水量组合预测模型.pptx
,目录PartOnePartTwoEMD方法概述EMD在降水量预测中的应用EMD的优势与局限性PartThree组合预测模型概述基于EMD的组合预测模型构建模型参数选择与优化PartFour数据准备与预处理模型训练与验证模型评估指标模型优缺点分析PartFive模型优化方向集成学习与模型融合在其他领域的应用拓展PartSix研究结论总结对未来研究的建议与展望THANKS
2024-10-07
20
4.4MB
基于经验模态分解和LSTM模型的滑坡位移预测.docx
基于经验模态分解和LSTM模型的滑坡位移预测摘要滑坡是一种严重的地质灾害，其位移预测对于人们的生命财产安全至关重要。本文提出了一种基于经验模态分解和LSTM模型的滑坡位移预测方法。首先，对滑坡位移数据进行经验模态分解，将原始信号分解成若干个本征模态函数（EMD）；其次，采用长短期记忆神经网络（LSTM）模型对每个EMD模态函数进行预测；最后，将每个EMD预测结果进行组合，得到整个滑坡的位移预测结果。实验结果表明，本文方法能够较好地对滑坡位移进行预测，具有一定的应用价值。关键词：滑坡；位移预测；经验模态分解
2024-10-20
5
12KB
基于经验模态分解法优化支持向量机模型的日前风电功率组合预测.docx
基于经验模态分解法优化支持向量机模型的日前风电功率组合预测基于经验模态分解法优化支持向量机模型的日前风电功率组合预测摘要：随着可再生能源的快速发展，风电成为了一种重要的清洁能源。然而，风速的时变性和风电场的复杂性给风电功率预测带来了一定的挑战。为了提高风电功率预测的准确性，本文提出了一种基于经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD）法优化支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）模型的方法，将EMD应用于风电功率信号的多尺度特征提取，再利用SVM进行预
2024-10-20
5
11KB
基于集合经验模态分解和套索算法的短期风速组合变权预测模型研究.docx
基于集合经验模态分解和套索算法的短期风速组合变权预测模型研究基于集合经验模态分解和套索算法的短期风速组合变权预测模型研究摘要：随着可再生能源的快速发展，风力发电被广泛应用于电力系统中。然而，风速预测的准确性对风力发电系统的运行和调度至关重要。本文提出了一种基于集合经验模态分解（CEEMD）和套索算法的短期风速组合变权预测模型。首先，利用CEEMD将原始风速序列分解为一系列本征模态函数（IMF）。然后，使用套索算法进行特征选择，从而筛选出对风速预测具有重要影响的IMF。接下来，根据IMF的重要性，使用线性组
2024-10-18
5
10KB
基于自适应变分模态分解的组合模型风电功率预测.pptx
,目录PartOnePartTwo介绍自适应变分模态分解分解原理和过程在风电功率预测中的应用PartThree组合模型的介绍组合模型的构建方法组合模型在风电功率预测中的优势PartFour风电功率预测的背景和意义基于自适应变分模态分解的组合模型预测原理预测结果分析和比较PartFive现有模型的不足和局限性模型改进的方向和策略未来研究和展望THANKS
2024-10-03
20
4.3MB