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文章 2025-09-20 来自：开发者社区

基于VMD-LSTM的电力负荷预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 1 概述 1. VMD基本原理与负荷数据预处理 VMD（变分模态分解）是一种自适应信号处理方法，通过构造约束变分模型将原始信号分解为有限带宽的IMF分量。其核心优势在于： 数学基础：将...

基于VMD-LSTM的电力负荷预测研究（Matlab代码实现）
文章 2025-09-18 来自：开发者社区

多步预测系列 | LSTM、CNN、Transformer、TCN、串行、并行模型集合研究（Python代码实现）

  欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 本文内容如下： ⛳️赠与读者 ‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按...

多步预测系列 | LSTM、CNN、Transformer、TCN、串行、并行模型集合研究（Python代码实现）
文章 2025-09-12 来自：开发者社区

基于长短期记忆网络定向改进预测的动态多目标进化算法（LSTM-DIP-DMOEA）求解CEC2018（DF1-DF14）研究（Matlab代码实现）

  欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 本文内容如下： ⛳️赠与读者 ‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按...

基于长短期记忆网络定向改进预测的动态多目标进化算法（LSTM-DIP-DMOEA）求解CEC2018（DF1-DF14）研究（Matlab代码实现）
文章 2025-09-12 来自：开发者社区

【创新未发表】【故障诊断】基于连续小波变换-CNN, ResNet, CNN-SVM, CNN-BiGRU, CNN-LSTM的故障诊断研究【凯斯西储大学数据】（Matlab代码实现）

         欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 ⛳️赠与读者 ‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空...

【创新未发表】【故障诊断】基于连续小波变换-CNN, ResNet, CNN-SVM, CNN-BiGRU, CNN-LSTM的故障诊断研究【凯斯西储大学数据】（Matlab代码实现）
文章 2025-08-29 来自：开发者社区

基于 GARCH -LSTM 模型的混合方法进行时间序列预测研究（Python代码实现）

‍个人主页 欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 1 概述 大多数经济时间序列并不一定如我们所期望的具有恒定的均值,这些序列往往在阶段性的相对平稳之后又表现出剧烈的波动。我们将这一类序列称为条件异方差，长期来看，它们的无条件方差是恒定的，但存在着方差...

基于 GARCH -LSTM 模型的混合方法进行时间序列预测研究（Python代码实现）
文章 2025-08-19 来自：开发者社区

基于WOA-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、WOA-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM、CNN6模型多变量时序预测一键对比研究（Matlab代码）

  欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 本文内容如下： ⛳️赠与读者 ‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按...

基于WOA-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、WOA-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM、CNN6模型多变量时序预测一键对比研究（Matlab代码）
文章 2023-08-07 来自：开发者社区

【ARIMA-SSA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-麻雀优化-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）

1 概述1.1 ARIMA模型差分自回归移动平均模型( ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型 17-19],主要包含自回归模型和移动平均模型2个部分。自回归模型的阶数为p,信号差分的阶数为d ,移动平均模型的阶数为q,因此模型通常表示成ARIMA( p,d ,q) ,具体的数学表达式为:( 1）对所研究的时间序列数据进行平稳性验证,如果不满足要求,则对其进行d阶差分转换成平稳时间序列。(2）....

【ARIMA-SSA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-麻雀优化-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）
文章 2023-08-07 来自：开发者社区

【ARIMA-WOA-CNN-LSTM】合差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化-卷积神经网络-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）

1 概述1.1 ARIMA模型差分自回归移动平均模型( ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型 17-19],主要包含自回归模型和移动平均模型2个部分。自回归模型的阶数为p,信号差分的阶数为d ,移动平均模型的阶数为q,因此模型通常表示成ARIMA( p,d ,q) ,具体的数学表达式为:( 1）对所研究的时间序列数据进行平稳性验证,如果不满足要求,则对其进行d阶差分转换成平稳时间序列。(2）....

【ARIMA-WOA-CNN-LSTM】合差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化-卷积神经网络-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）
文章 2023-08-07 来自：开发者社区

【WOA-LSTM】基于WOA优化 LSTM神经网络预测研究（Matlab代码实现）

1 概述1.1 鲸鱼优化算法鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithim,WOA)是近些年提出来的一种新型的群智能算法。原理简单,设置的参数相对较少,拥有很强的全局搜索能力。鲸鱼优化算法优化特定的问题时,类似鲸鱼捕食的行为。当猎物出现时,鲸鱼首先会选择潜入到猎物的下方,然后通过旋转的方式向上,对猎物进行攻击时则在其周围形成气泡呈螺旋状。鲸鱼捕食的过程主要分为3个过程,....

【WOA-LSTM】基于WOA优化 LSTM神经网络预测研究（Matlab代码实现）
文章 2023-08-07 来自：开发者社区

【SSA-LSTM】基于SSA-LSTM预测研究（Python代码实现）

1 概述ＬＳＴＭ 是一 种 带 有 记 忆 与 遗 忘 模 式 的 特 殊 递归神经网络，解决了传统递归神经网络在反向误差传播算法训练中出现的梯度消失与爆炸问题［５］。在时序处理上，ＬＳＴＭ 可对原始序列时间相关性充分利用，比其他机器学习方法更显优势［６９］。如图１所示为 ＬＳＴＭ 单元结构。麻雀搜索算法模拟麻雀觅食和反捕食行为，具有寻优能力 强、收敛速度快和稳定性好等特点［１０］。麻雀种群分发....

【SSA-LSTM】基于SSA-LSTM预测研究（Python代码实现）

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