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基于 TVFEMD-SE-CNN-MWOA-BiLSTM的时间序列预测(以风速预测为例)
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基于TVFEMD分解、样本熵SE信号重构、CNN特征提取、改进的鲸鱼优化算法优化BiLSTM的时间序列预测,另外含有6个对比算法,方法参考sci二区论文思路: 0. 选择美国国家海洋局一年的风速数据,选择一个月数据集作为测试; 1. 利用TVFEMD分解对原始风速数据进行处理,得到多个imf分量; 2. 根据样本熵计算熵值,然后对这些分量进行聚合; 3. 利用CNN提取数据特征后,得到一个多维矩阵,将矩阵输入到MWOA-BiLSTM模型中进行预测; 4. 改进的鲸鱼优化算法MWOA,改进策略首先利用Circle混沌序列取代原始算法中随机产生的初始种群,提高初始个体的多样性;其次,提出一种逐维小孔成像 反向学习策略,增加寻优位置的多样性,提高算法摆脱局部最优的能力;最后,提出融合贝塔分布和逆不完全Γ 函数的自适应权重,在保留鲸鱼优化算法优点的前提下, 协调算法的搜索能力; 5. 每个预测结果累加起来即为最终预测结果。 6. 对比算法:LSTM、BiLSTM、MWOA-BiLSTM、CNN-MWOA-BiLSTM、TVFEMD-CNN-MWOA-BiLSTM、TVFEMD-SE-CNN-MWOA-BiLSTM。 参考论文:Zhang, Chu, et al. "An evolutionary deep learning model based on TVFEMD, improved sine cosine algorithm, CNN and BiLSTM for wind speed prediction." Energy 254 (2022): 124250. 本视频程序见:https://mbd.pub/o/bread/ZpaWk5xs 更多程序见:https://mbd.pub/o/bread/mbd-Y56Xm55y 代码定制、文章复现需求或交流可QQ:2235186133
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