【SCI2区】VMD-鱼鹰算法OOA-LSTM光伏预测【含Matlab源码 7698期】

最新推荐文章于 2025-04-03 22:24:13 发布
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分类专栏： 2024年神经网络分类预测（奶茶价版） 文章标签： matlab
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【车位预测】基于matlab极限学习机ELM优化小波神经网络车位预测【含Matlab源码 3171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；
09-24 76
极限学习机ELM优化小波神经网络车位预测 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！
MATLAB语音录入加噪低通滤波去噪
a_zxswer的博客
05-30 4488
目录摘要模块功能与源程序代码一、对.WAV文件进行时域与频域分析并进行播放二、画出所要加入的噪音信号的时域图形并进行分析并对噪音信号进行播放。此过程是由语音加噪控键控制的三、语音采集，按键，等待5s，自动保存在‘录音.wav’，弹出下列提示框，录音完毕。四、FIR低通滤波器五、IIR低通滤波源码链接+文档 摘要 1、源程序+文档，MATLAB语音去噪，GUI界面设计，低通滤波去噪； 2、对.WAV文件进行时域与频域分析并进行播放。 3、画出所要加入的噪音信号的时域图形并进行分析并对噪音信号进行播放， 4、语
【语音去噪】基于低通滤波实现语音加噪和去噪附Matlab代码
m0_60703264的博客
03-11 1201
语音去噪是语音处理中一项重要的技术，其目的是去除语音信号中的噪声，提高语音信号的清晰度和可懂度。低通滤波是一种经典的语音去噪方法，它通过滤除语音信号中的高频噪声分量来实现去噪。本文将介绍基于低通滤波的语音加噪和去噪方法，并提供相应的代码实现。语音加噪语音加噪是指将噪声信号添加到语音信号中，从而模拟真实环境中的噪声干扰。常用的噪声类型包括白噪声、粉红噪声和高斯噪声。语音去噪语音去噪是指从加噪语音信号中去除噪声，恢复原始语音信号。
【创新无忧】基于蝗虫优化算法GOA-VMD-KELM优化变分模态分解结合核极限学习机实现光伏预测附matlab代码.rar
12-29
1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 替换数据可以直接使用，注释清楚，适合新手
光伏发电量和用电量的概率预测研究综述（1）
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Review on probabilistic forecasting of photovoltaic power production and electricity consumption---论文阅读(1)。
基于VMD-DBO-LSTM的风电功率预测模型详解
最新发布
默默科研仔的博客
04-03 899
基于VMD-DBO-LSTM的风电功率预测模型详解
【SCI2区】基于matlab VMD-鱼鹰算法OOA-LSTM光伏预测【含Matlab源码 7698期】.zip
09-23
4.4.2 VMD-粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化LSTM回归预测 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化LSTM回归预测 4.4.4 VMD-鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA优化LSTM回归预测 4.4.5 VMD-萤火虫算法FA/差分算法DE优化LSTM回归预测 ...
【SCI2区】VMD-鱼鹰算法OOA-LSTM光伏预测【含Matlab源码 7698期】.zip
02-15
优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； ...
【SCI2区】基于VMD-鱼鹰优化算法OOA-LSTM光伏预测Matlab实现.rar
09-11
随着可再生能源在全球能源结构中的比重不断上升，光伏能源作为一种清洁、...基于VMD-鱼鹰优化算法OOA-LSTM光伏预测Matlab实现程序包，为光伏预测研究提供了一个高效、便捷的工具，有望推动光伏预测技术的发展和应用。
数字信号处理：设计滤波器及比较 双线性变换法设计 IIR 滤波器 窗口法设计 FIR 滤波器
什么都学不会
04-08 7825
实验4 用双线性变换法设计 IIR 滤波器 实验目的 熟悉模拟Batterworth滤波器设计和用双线性变换法设计IIR数字滤波器的方法。 实验原理 利用双线性变换设计IIR滤波器，首先要设计出满足指标要求的模拟滤波器的传递函数，然后由通过双线性变换可得所要设计的IIR滤波器的系统函数。 如果给定的指标为数字滤波器的指标，则首先要转换成模拟域指标。 低通数字滤波器设计 数...
【SCI2区】基于VMD-鲸鱼优化算法WOA-LSTM光伏预测Matlab实现.rar
09-11
1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 替换数据可以直接使用，注释清楚，适合新手
【SCI2区】基于VMD-星雀优化算法NOA-LSTM光伏预测Matlab实现.rar
09-11
1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 替换数据可以直接使用，注释清楚，适合新手
FIR数字滤波器设计
普罗米修斯的博客
01-23 1568
⎨⎧​0.1102(α−8.7),0.5842(α−21)0.4+0.07886(α−21),0,​α>5050≥α≥21α
【信号去噪】基于巴特沃斯低通滤波器实现加高频余弦噪声音乐信号去噪附Matlab代码
qq_59747472的博客
02-07 1125
本文提出了一种基于巴特沃斯低通滤波器实现加高频余弦噪声音乐信号去噪的方法。该方法首先对声音信号进行傅里叶变换，然后利用巴特沃斯低通滤波器对频谱进行滤波，最后对滤波后的频谱进行傅里叶逆变换，得到去噪后的声音信号。实验结果表明，该方法能够有效去除声音信号中的高频余弦噪声，且对信号的失真很小。
采用各种窗函数，设计FIR低通滤波器
yishuihanq的博客
04-24 2104
采用各种窗函数，设计FIR低通滤波器。'矩形窗'，'汉宁窗'，'海明窗'，'布拉克曼窗'，'凯塞窗'。
【JCR2区】星雀算法优化最小二乘法NOA-LSSVM数据分类【含Matlab源码 6054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；
09-13 461
星雀算法优化最小二乘法NOA-LSSVM数据分类 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MATLAB的语音信号滤波处理要点
Happyday763的博客
01-17 1170
通过计算机作图，采样，我们可以更加直观的了解语音信号的性质，通过matlab编程，调用相关的函数，我们可以非常方便的对信号进行运算和处理。本次设计将信号与系统课上学习的知识用于实践，让我们对对语音信号处理更深入的了解，也让我们加深了对滤波器相关内容的理解，同时也使得我们的Matlab能力有了很大的提高。我们为了完成本次设计，我们通过查阅相关书籍以及matlab中的帮助，选用不同的matlab函数，尝试不同的参数。对比所设计的两种滤波器，椭圆滤波器在过渡带相对较窄的情况下，能满足相对较高阻带衰减。
【SCI一区】基于BES-BiTCN-BiGRU-Attention秃鹰搜索算法优化双向时间卷积双向门控循环单元结合注意力机制多变量回归预测（matlab完整源码和数据)
k8291121的博客
03-29 1184
【SCI一区】基于BES-BiTCN-BiGRU-Attention秃鹰搜索算法优化双向时间卷积双向门控循环单元结合注意力机制多变量回归预测（matlab完整源码和数据)
[信号与系统]IIR滤波器与FIR滤波器的表达、性质以及一些分析
Andius的博客
06-21 5157
IIR滤波器通过反馈和前馈项的结合，能够实现复杂的频率响应特性。其数学表达式和性质对于分析和设计滤波器非常重要。IIR滤波器广泛应用于信号处理和通信系统中，因其能用较少的滤波器阶数实现较高的选择性和稳定性。FIR滤波器通过前馈项的组合，能够实现预期的频率响应特性。其数学表达式和性质对于分析和设计滤波器非常重要。FIR滤波器广泛应用于信号处理和通信系统中，因其固有的稳定性和可以实现的线性相位特性，使得它们特别适用于对相位响应有严格要求的应用。
在Matlab中如何实现基于VMD-鱼鹰优化算法和OOA-LSTM模型的光伏预测？请提供代码实现的详细步骤。
10-30
为了掌握光伏预测中复杂算法的应用，本篇回答将详细阐述如何在Matlab中实现基于VMD-鱼鹰优化算法和OOA-LSTM模型的光伏预测，包含从数据预处理到模型训练的全过程。建议结合以下资源进行深入学习：《VMD-鱼鹰优化算法在光伏预测中的Matlab实现》。 参考资源链接：[VMD-鱼鹰优化算法在光伏预测中的Matlab实现](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/1hs0repggg) 步骤1：数据预处理。光伏预测首先需要对历史光伏发电量数据进行收集和预处理。这包括数据清洗、归一化处理等，确保数据质量。 步骤2：应用VMD算法。在Matlab中，我们可以使用内置函数或者编写自定义函数来实现VMD算法。该算法将把时间序列数据分解为多个模态分量，每个分量对应信号中的一个频率成分。 步骤3：鱼鹰优化算法。这部分涉及到了解鱼鹰算法的理论基础，并将其应用到OOA-LSTM模型的参数优化上。在Matlab中实现该算法需要构建目标函数，并进行迭代搜索以找到最优解。 步骤4：构建OOA-LSTM模型。利用Matlab的深度学习工具箱，可以构建OOA-LSTM模型。这包括创建LSTM层，设置初始权重，以及配置模型训练过程中的超参数。 步骤5：模型训练与测试。使用经过VMD分解后的模态分量和鱼鹰算法优化的参数，对OOA-LSTM模型进行训练。然后使用测试集数据评估模型的预测性能。 步骤6：结果分析与调整。最后，对预测结果进行分析，并根据需要调整模型参数或优化算法，以提高预测精度。 在进行上述步骤时，确保Matlab环境配置正确，并且安装了必要的工具箱。此外，《VMD-鱼鹰优化算法在光伏预测中的Matlab实现》一书，会为你提供更多的细节和案例，帮助你理解并实现复杂的光伏预测模型。 参考资源链接：[VMD-鱼鹰优化算法在光伏预测中的Matlab实现](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/1hs0repggg)
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