企业官网建设流程全解析

模版网站后期可以更换图片吗,网络营销策划书的结构,wordpress幻灯片教程视频,7牛wordpressmatlab代码混合预测模型#xff0c;该模型主要包含了VMD分解#xff0c;ISSA优化LSTM预测模型#xff0c;可以出分解图、单模型预测图#xff0c;混合预测对比图以及加入置信区间的对比图。 可以运用于负荷预测、风速预测、光伏预测以及环境预测等#xff0c;直接替换数据…matlab代码混合预测模型该模型主要包含了VMD分解ISSA优化LSTM预测模型可以出分解图、单模型预测图混合预测对比图以及加入置信区间的对比图。 可以运用于负荷预测、风速预测、光伏预测以及环境预测等直接替换数据可以直接运行。最近在时间序列预测领域折腾了个有意思的工具——基于VMD-ISSA-LSTM的混合预测模型。这玩意儿特别适合处理非平稳信号试过在风电功率预测场景下效果拔群今天带大家快速上手玩玩。先看核心流程原始数据经过VMD分解得到若干IMF分量分别用改进的麻雀算法优化后的LSTM进行预测最后把各分量预测结果重构得到最终结果。这个架构的优势在于既能处理信号突变又能自适应调整超参数咱们直接上代码看看分解环节% VMD分解参数设置 alpha 2000; % 带宽限制 tau 0; % 噪声容忍 K 5; % 分解层数 DC 0; % 无直流分量 init 1; % 初始化中心频率 tol 1e-7; % 执行VMD分解 [u, ~, omega] VMD(rawSignal, alpha, tau, K, DC, init, tol); % 绘制分解结果 figure(Color,[1 1 1]) for i1:K subplot(K1,1,i) plot(u(i,:),LineWidth,1.2) title([IMF,num2str(i)]) end subplot(K1,1,K1) plot(rawSignal,r,LineWidth,1.5) title(原始信号)这段代码里有个容易踩坑的地方——alpha参数的选择。实际测试中发现当信号采样频率较高时这个值可能需要放大到5000以上才能有效抑制模态混叠。分解后的IMF分量会像分层蛋糕一样展示出来高频噪声通常集中在前面几个IMF中。接下来是重头戏ISSA优化LSTM部分。改进的麻雀算法主要是在搜索策略里加入了柯西变异避免陷入局部最优% ISSA参数初始化 ssa_params.Max_iter 50; % 别设太小会欠优化 ssa_params.N 20; % 麻雀数量 ssa_params.lb [10 50 0.001]; % 最小神经元、batchsize、学习率 ssa_params.ub [200 200 0.1]; % 对应参数上限 ssa_params.dim 3; % 优化参数个数 % 执行优化 [Best_score,Best_pos] ISSA(ssa_params, lstmObjectFunc); disp([最优参数: 神经元,num2str(round(Best_pos(1))),... batch,num2str(round(Best_pos(2))),... lr,num2str(Best_pos(3))])这里自定义的目标函数lstmObjectFunc需要返回验证集的RMSE值。有个实用技巧——在迭代初期把LSTM的MaxEpochs设小些比如30等到找到较优参数后再用完整epoch训练能节省大量时间。预测阶段采用分治策略每个IMF分量单独训练LSTM模型。这里有个处理高频分量的技巧对前两个IMF可以适当增加Dropout层0.3-0.5防止过拟合噪声% 分量预测结果重构 finalPrediction zeros(size(testData)); for i1:K net trainLSTM(imfTrain{i}, params); % 训练单个分量模型 pred predict(net, imfTest{i}); finalPrediction finalPrediction pred; end % 置信区间计算 alpha 0.05; lower finalPrediction - norminv(1-alpha/2)*std(errors); upper finalPrediction norminv(1-alpha/2)*std(errors);置信区间的实现采用了正态分布假设对于非对称分布的数据可以改用分位数法。实际在光伏预测中测试95%置信区间能覆盖约87%的真实值说明误差分布存在一定偏态。效果展示方面这几个可视化函数特别实用plotDecomposition()生成模态分解图plotComparison()输出单模型VS混合模型对比plotCI()带置信区间的预测曲线实测某风电场数据集的预测误差对比传统LSTMMAE 32.5kWVMD-LSTMMAE 27.8kW本模型MAE 21.4kW有个反直觉的发现——并非分解层数越多越好。当K7时会出现过分解现象导致误差反弹。建议先用频谱分析确定主要频率成分再设置K值为主要成分数量的2倍左右。最后说下落地应用的注意事项输入数据要做归一化建议[-1,1]归一时间序列建议包含至少两个完整周期比如年周期数据最少包含两年显卡不行的话在trainNetwork里加上ExecutionEnvironment,cpu这套代码框架已经封装成开箱即用的工具箱替换自己的数据后只需要修改config.m里的路径参数就能跑起来。下次遇到波动剧烈的预测任务时不妨试试这套组合拳说不定有惊喜。