EMD GA12, GA12C, GL12 Order Numbers - TrainWeb
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Wind speed forecasting based on the hybrid ensemble empirical …
2016年8月1日 · Ensemble empirical mode decomposition (EEMD) is an improved method of EMD, which can effectively handle the mode-mixing problem and decompose the original data into more stationary signals with different frequencies. Each signal is taken as an input data to the GA-BP neural network model.
基于EEMD+GRU+MLR的时间序列预测 - CSDN博客
2022年2月7日 · 为了提高短期电力负荷的预测精度，提出了集合经验模态分解（eemd）-样本熵（se）和遗传算法（ga）来优化rbf神经网络的组合方法。利用eemd分解法自适应地对负荷序列进行分解，结合样本熵对复杂度相似的子序列进行合并，有效减小了运算规模。
基于 EMD和GA-BP神经网络的大坝变形预测 - Semantic Scholar
提出一种基于经验模态分解（EMD）和遗传BP神经网络的大坝变形预测新算法。 该算法首先通过EMD对变形序列进行分解，有效分离出非线性高频波动分量和低频趋势分量；然后应用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值，再对各分量进行建模预测；最后叠加各分量预测值得到预测结果。 应用新算法与灰色GM （1，1）、回归模型、普通卡尔滤波和遗传BP神经网络算法进行对比分析。 结果表明，该算法具有较强的自身内部环境优化和外部平台构建能力，自适应能力和非线性拟 …
取故障特征，解决了EMD分解的端点效应和模态混 淆问题。将融合的多重故障特征作为遗传算法（Genetic Algorithms，GA）优化（BackPropagation，BP）神经网络 的训练及测试样本，提高了故障选线的准确度。 1 改进集合经验模态分解 1.1 多尺度排列熵
基于EEMD-GA-BP模型的风电功率短期预测研究 - Magtech
采用遗传算法与EEMD分解算法相结合的方式改进BP算法,并且根据不同时间尺度预测结果对比,相对于传统预测模型而言,本文EEMD-GA-BP模型具有预测精度高,预测效果更为稳定等特点。 关键词: 风电功率短期预测, 反向传播神经网络, 集成经验模态分解, 遗传算法. Abstract: With the rapid development of China’s wind power industry, the scale of …
Forecasting of Ship Power Load based on EMD-GA-LSTM Algorithm
This paper analyzed the characteristics of ship power load forecasting. Aiming at the shortcomings of traditional load forecasting, such as low accuracy and poor adaptability to working conditions, an improved EMD-GA-LSTM power load estimation algorithm was proposed.
基于EMD--GA--LSTM的中国每日碳排放量预测分析 - 道客巴巴
2021年11月8日 · 星级： 12 页 基于iowga算子的中国碳排放量的组合预测 ... 学校代码 1 0459学号或申请号 201922144012036密 级郑州大孚专业硕士学位论文基于emd—ga—lstm的中国每日碳排放量预测分析作者姓名：李启瑞导师姓名：胡玉萍专业学位名称：应用统计培养院系：数学与统计 ...
基于EMD-GA-BP与EMD-PSO-LSSVM的中国碳市场价格预测
2018年9月20日 · 考虑到碳交易价格波动的趋势性和周期性特点，基于经验模态分解算法（EMD）、遗传算法（GA）—神经网络（BP）模型、粒子群算法（PSO）—最小二乘支持向量机（LSSVM）模型及由它们构建的组合预测模型，对中国碳市场交易价格进行短期预测和长期预测。
基于EMD-GA-BP与EMD-PSO-LSSVM的中国碳市场价格预测
2017年3月18日 · 考虑到碳交易价格波动的趋势性和周期性特点,基于经验模态分解算法 (EMD)、遗传算法 (GA)—神经网络 (BP)模型、粒子群算法 (PSO)—最小二乘支持向量机 (LSSVM)模型及由它们构建的组合预测模型,对中国碳市场交易价格进行短期预测和长期预测。 实证分析中将影响碳交易价格的不同宏观经济因素和碳价格时间序列因素做为输入变量,分别代入组合模型进行预测。 研究结果表明,在短期预测中,EMD-GA-BP模型预测效果优于GA-BP模型和PSO-LSSVM模型;而 …