基于EMD-LSTM的风速数据预测及MATLAB源代码

最新推荐文章于 2025-11-26 18:45:00 发布

CodeSpark

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本文介绍了使用EMD-LSTM模型预测风速数据的方法，结合经验模态分解和LSTM神经网络，提供MATLAB源代码。通过EMD分解非平稳信号，然后利用LSTM进行序列预测，实现风速数据的准确预报。

基于EMD-LSTM的风速数据预测及MATLAB源代码

风速数据的准确预测对于气象、能源和航空等领域至关重要。本文将介绍如何使用EMD-LSTM模型来预测风速数据，并提供相应的MATLAB源代码。

EMD-LSTM模型结合了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）和长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）。EMD是一种将非平稳信号分解为一系列本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，简称IMF）的方法，而LSTM是一种适用于序列数据建模和预测的深度学习模型。

以下是基于EMD-LSTM的风速数据预测的MATLAB源代码：

% 导入风速数据
data = xlsread('wind_speed_data.xlsx');
speed = data

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EMD分解(Matlab程序)

DevProPlus的博客

09-11

847

EMD是一种信号处理方法，可以将非线性和非平稳信号分解为一系列本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，简称IMF）。这个Matlab程序示例提供了一个基本的EMD分解实现，但需要注意的是，EMD是一个迭代的过程，可能会受到初始条件和终止条件的影响。接下来，从残差中提取细节部分（即残差减去平均值曲线），并将该细节部分作为新的IMF添加到IMF集合中。如果残差不满足终止条件，首先计算残差的局部极大值和局部极小值，然后通过这些极值计算信号的平均值曲线。是一个矩阵，每一行表示一个IMF，

使用EMD-LSTM算法进行风速数据预测——MATLAB源代码

与其临渊羡鱼,不如退而结网

08-02

423

经验模态分解（EMD）是一种信号处理技术，它被用于将原始时间序列分解为若干个内禀模态函数（IMF）的和。本文介绍了如何使用EMP（经验模态分解）和LSTM（长短期记忆）深度学习技术来预测风速。风速是太阳能和风能行业的重要参数，它们需要准确的风速预测来获得最大的能源输出。使用EMD-LSTM算法可以对未来的风速做出高质量的预测。上述代码将EMD和LSTM结合使用，可以对风速数据做出准确的预测，并可视化结果与实际风速进行对比。以下是使用MATLAB实现EMD-LSTM算法进行风速预测的源代码。

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MATLAB中emd/eemd/vmd用法

jk_101的博客

11-10

3824

对以下模拟信号采用三种方式进行分解，分别是EMD,EEMD,VMD。：运行该段代码，可以生成一个s.mat数据，并作图。对这个s信号进行分解。并画出相应的频谱图。并画出相应的频谱图。并画出相应的频谱图。

emd/eemd/vmd，附matlab代码，直接复制，绘制频谱图与分解图

woaipythonmeme的博客

08-04

9186

对以下模拟信号采用三种方式进行分解，分别是EMD,EEMD,VMD。s4是高斯白噪声对这个s信号进行分解。下面开始代码操作：①原始信号生成：运行该段代码，可以生成一个s.mat数据，并作图。clear clc close all t = 0:0.001:2; s1 = cos(4*pi.*t); figure plot(t,s1) %% s2 = 1/4*cos(48*pi.*t); figure...

【光伏功率预测】基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型

j_jinger的博客

03-12

1167

光伏发电作为一种清洁、可再生的能源，在全球能源转型中扮演着日益重要的角色。然而，光伏发电的间歇性和波动性给电网的稳定运行带来了挑战。准确的光伏功率预测对于优化电网调度、提高能源利用效率至关重要。本文旨在探讨一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)、主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的光伏功率预测模型，并分析其优势和潜力。

emd matlab代码

qq_41730491的博客

08-28

754

【代码】emd matlab代码。

组合预测 | MATLAB实现EMD-KPCA-LSTM、EMD-LSTM、LSTM多变量时间序列预测对比

Matlab_jiqi的博客

01-03

1067

摘要: 多变量时间序列预测在众多领域具有广泛的应用，然而，其内在的复杂性和非线性特性给预测精度带来了巨大挑战。本文对三种基于深度学习的预测模型：EMD-KPCA-LSTM、EMD-LSTM 和 LSTM，在多变量时间序列预测中的性能进行了深入对比研究。通过对数据预处理、模型构建、参数优化以及结果评估等环节的详细分析，探讨了不同方法的优缺点，并最终得出结论，为选择合适的模型提供参考。关键词: 多变量时间序列预测；经验模态分解 (EMD)；核主成分分析 (KPCA)；长短期记忆网络 (LSTM)；模型对比。

【LSTM时序预测】基于matlab EMD结合LSTM风速数据预测【含Matlab源码 2051期】

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12-19

1163

EMD结合LSTM风速数据预测完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！

【光伏功率预测】基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型附Matlab代码

matlab_daizuo的博客

09-04

1056

在全球能源结构向清洁能源转型的大趋势下，光伏发电凭借资源可再生、零碳排放等优势，已成为全球增长最快的新能源发电形式之一。然而，光伏功率输出受太阳辐射强度、环境温度、云层遮挡、风速等多种气象因素影响，具有显著的间歇性、波动性和随机性。这种特性不仅会导致光伏电站自身发电效率不稳定，还会给电网的功率平衡、调度规划和安全稳定运行带来巨大挑战 —— 大规模光伏并网可能引发电压波动、频率偏移等问题，甚至威胁电网安全。精准的光伏功率预测是解决上述问题的关键技术手段。

【LSTM时序预测】EMD结合LSTM风速数据预测【含Matlab源码 2051期】

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02-06

714

EMD结合LSTM风速数据预测完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

【风电功率预测】经验模态分解优化长短时记忆网络EMD-LSTM风电功率预测【含Matlab源码 1402期】

订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；

02-11

567

经验模态分解优化长短时记忆网络EMD-LSTM风电功率预测完整代码和数据，方可运行；数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！

基于射线追踪与抛物方程法的浅层海洋环境声源信道仿真

leo__520的博客

11-25

355

基于射线追踪与抛物方程法的浅层海洋环境声源信道仿真代码实现

MATLAB实现图像去模糊

cici15874的博客

11-25

205

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当特征成为节点：一种相关系数驱动的GCN实战

最新发布

2508_94198873的博客

11-26

223

某次实验显示，与传统MLP相比，准确率提升达12.8%，特别是在特征间存在非线性关联的场景中表现突出。但需注意，当特征数量超过1000时，相关系数矩阵的计算会成为性能瓶颈。但今天我们要玩点不一样的——把每个特征看作图结构中的节点，用相关系数矩阵构建拓扑关系。这种特征视角的建模方式，在处理高维数据时往往能捕捉到意想不到的关联模式。邻接矩阵为不同特征之间的相关系数，不同特征被视作节点，以此输入进GCN中，非常新颖。3、运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图等。4、测试数据集，可以直接运行源程序。

单相PWM整流器准比例谐振控制策略研究与仿真分享

2508_94198873的博客

11-23

608

单相pwm整流器准比例谐振控制策略研究与仿真。包含1，Matlab/Simulink仿真，整流器电流内环采用离散化QPR控制器，提高了系统稳定性。2，详细的课程设计文档，word版本，可以直接用里面的图片与公式，都是出好的，仿真图片也已经截好，可直接使用。3，详细的课程设计ppt，可直接使用，对课程设计与仿真分析。4，详细介绍QPR控制传递函数推倒，以及pwm整流器仿真重要参数。5，详细参考文献，电力电子与控制等参考资料。在电力电子领域，单相PWM整流器的控制策略一直是研究热点。

CPO-RBF分类优化算法的Matlab代码：故障检测与数据分类预测（含测试数据集及图示结果）

2503_94173062的博客

11-25

288

重点注意宽度参数不再是人工试出来的，而是跟着数据特征自适应变化，这个设计让模型在面对设备振动信号这种波动大的数据时特别给力。虽然训练多了20秒，但准确率飙到95%，这在故障检测场景里可能就是避免百万损失的关键提升。函数里，模仿了豪猪遇到危险时的多角度防御动作，让搜索方向既有规律又有随机性，比常规粒子群多了三个搜索维度。基于冠豪猪优化算法优化径向基神经网络的数据分类预测，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手。3、运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图等。就能秒切粒子群算法，方便对比试验。

基于MATLAB的FFT滤波实现与应用

2503_94141257的博客

11-25

245

通过MATLAB的FFT滤波，我们可以方便地对信号进行谐波分析和特定频段数据提取。滤波前后信号的相位关系保持不变。幅值衰减可以得到补偿。然而，该方法不支持实时滤波，因此在需要在线处理的场景下，可能需要采用其他方法。希望本文能够帮助读者更好地理解FFT滤波的应用，并为实际项目提供参考。

交通限速标志识别是计算机视觉的经典实战项目，咱们这次用Matlab来搞一波。直接上硬货，先说怎么从一张马路实拍图里把限速标志抠出来。先整张图看看效果

qq__27699885的博客

11-26

135

整套流程跑下来关键点就三个：红色圈定位要准、数字分割要干净、OCR得做针对性训练。遇到阴天拍摄的图片记得在预处理阶段加个CLAHE增强对比度，代码包里的调试工具能实时看各阶段效果，改两个参数就能适配不同场景。这里有个坑——红色在HSV里0度和360度附近都有分布，所以用了两个条件判断。第一步预处理必须够狠。输入生活中常见的限速标志图片，系统根据限速标志的位置进行定位识别，并且识别限速标志中的数字。过程：图像预处理，标志定位，数字分割，数字识别，结果展示。【标志识别】计算机视觉，数字图像处理常见实战项目。

Matlab求传递函数的零极点及增益并绘制零极点图 2

2302_80302037的博客

11-23

562

定义传递函数的分子和分母（通过系数向量和多项式乘法）。创建传递函数模型并转换为零极点形式。显示零极点和增益的数值。绘制零极点图并标注具体数值，用于系统分析。

风速预测模型：基于EMD-LSTM与MATLAB实现

该源码可以用于分析和预测风速的时间序列数据，利用EMD方法对风速数据进行预处理，将原始的非线性非平稳信号分解为若干个本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs），再通过LSTM网络对分解后的数据进行学习和...