【中科院1区】Matlab实现能量谷优化算法EVO-SAE实现故障诊断算法研究

原创

于 2024-09-19 18:21:30 发布 · 854 阅读

12 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matlab #算法 #开发语言

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统

信号处理图像处理路径规划

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

科研辅导帮

关注关注

21
点赞
踩
12

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

Transformer预测 | Pytorch实现基于Transformer的时间序列预测（含单步与多步实验）

算法如诗的博客

10-08

1360

Transformer预测 | Pytorch实现基于Transformer的时间序列预测（含单步与多步实验）

基于BiLSTM+Transformer混合模型实现交通流量时序预测(PyTorch版)

时序笔记

09-26

3500

本文旨在探讨一种基于BiLSTM（双向长短期记忆网络）与Transformer混合模型的时间序列预测方法，专门用于交通流量的预测。BiLSTM模型以其能够捕捉序列数据中前后依赖关系的能力而闻名，尤其适合处理具有时间序列特性的数据。而Transformer模型，自2017年由Vaswani等人提出以来，凭借其自注意力机制（self-attention）和并行计算能力，在自然语言处理等多个领域取得了突破性进展。将这两种模型结合起来，旨在充分利用BiLSTM对时间序列局部依赖性的建模能力以及Transformer

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

基于TCN-Transformer模型的时间序列预测（Python完整源码）

11-21

基于TCN-Transformer模型的时间序列预测（Python完整源码），可以用于做光伏发电功率预测，风速预测，风力发电功率预测，负荷预测等，python程序 python代码，pytorch 基于TCN-Transformer模型的时间序列预测（Python完整源码），可以用于做光伏发电功率预测，风速预测，风力发电功率预测，负荷预测等，python程序 python代码，pytorch 基于TCN-Transformer模型的时间序列预测（Python完整源码），可以用于做光伏发电功率预测，风速预测，风力发电功率预测，负荷预测等，python程序 python代码，pytorch

【轴承RUL预测代码】基于TCN、TCN和多头注意力(TCN和Transformer的encoder结合)、Transformer模型的轴承RUL预测代码(精华)

weixin_45279187的博客

01-23

6666

这里以PHM2012轴承特征数据集为例，采样频率为25.6kHz，采样持续时间是0.1s，采样点数是2560。后续还可以将上述的原始特征集数据作为深度自编网络的输入，进行无监督学习，提取深度特征数据。有需要了解的可以v我csdnfz007。

【光伏预测】基于沙猫群优化算法SCSO优化Transformer回归预测实现光伏预测附Matlab代码

Matlab_dashi的博客

07-14

1260

摘要光伏发电作为一种清洁能源，近年来得到快速发展。准确预测光伏发电量对于电网调度、能源管理和电力市场交易至关重要。本文提出了一种基于沙猫群优化算法 (SCSO) 优化 Transformer 回归模型的光伏发电量预测方法。该方法利用 SCSO 算法对 Transformer 模型的超参数进行优化，从而提高模型的预测精度。实验结果表明，该方法在光伏发电量预测方面取得了显著的效果，优于传统的机器学习模型和未优化的 Transformer 模型。1. 引言。

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

m0_64583023的博客

05-13

1002

[1]苏鹏飞,徐松毅,于晓磊.基于WOA-LSTM的窄带通信网网络时延预测算法[J].河北工业科技,2022,39(01):9-15. [2]刘立邦,杨颂,王志坚,贺欣欣,赵文磊,刘守军,杜文广,米杰.基于改进WOA-LSTM的焦炭质量预测[J].化工学报,2022,73(03):1291-1299. [3]万俊杰,单鸿涛.基于WOA优化LSTM神经网络的配电网可靠性评估[J].智能计算机与应用,2021,11(10):107-112+117.

【中科院1区】Matlab实现能量谷优化算法EVO-SAE实现故障诊断算法研究.rar

最新发布

11-13

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...

【中科院1区】Matlab实现能量谷优化算法EVO-RF故障诊断算法研究.rar

11-11

【中科院1区】Matlab实现减法平均优化算法SABO-SAE实现故障诊断算法研究.rar

11-13

Matlab实现减法平均优化算法SABO-SAE的研究为故障诊断领域提供了一种新的视角和解决方案。其参数化编程的特点、案例数据的提供以及注释详细的代码，共同构成了一个学习和研究故障诊断算法的良好平台，尤其对于大学生...

WOA-LSTM分类预测|多输入|鲸鱼算法-长短期神经网络|Matlab

不定时分享电力优化、神经网络、数学建模等技术等

05-17

878

该算法的灵感来自于座头鲸群体的狩猎行为，通过模拟鲸鱼的行为来进行优化搜索。在搜索觅食阶段，算法模拟了鲸鱼在寻找食物时的行为，通过随机调整候选解的位置来搜索最优解。在收缩包围阶段，算法将候选解逐渐收缩到全局最优解的附近，以提高搜索的精度。在螺旋更新位置阶段，算法通过螺旋运动更新候选解的位置，以进一步优化搜索结果。鲸鱼优化算法的三个种群更新机制相互独立，分别控制全局探索和局部开发过程，提高了算法的搜索效率和控制能力。与其他群体智能优化算法相比，鲸鱼优化算法不需要人为设置各种控制参数值，减少了算法的应用难度。

基于卷积-双向长短期记忆网络（CNN-BILSTM）的时间序列预测

m0_71075624的博客

05-17

1099

基于卷积-双向长短期记忆网络（CNN-BILSTM）的时间序列预测 matlab代码，要求2019及以上版本 ID:69100662392988663

CNN-BiLSTM-Attention-Time-Series-Prediction_Keras:Keras实施的CNN + BiLSTM +注意力多元时间序列预测

05-10

TensorFlow版本：1.9.0 Keras版本：2.0.2 我的博客： :

Matlab实现VMD-CNN-LSTM变分模态分解结合卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列预测（完整源码和数据）

02-04

1.Matlab实现VMD-CNN-LSTM变分模态分解结合卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列预测（完整源码和数据） 2.运行环境matlab2021及以上，评价指标MAE、MAPE、MSE、RMSE; 3.输入多个特征，输出单个变量。 4.main1_VMD完成数据分解，运行main2_VMD_CNNLSTM完成数据预测，多图输出。 5.excel数据集,所有文件放在一个文件夹； 6.程序语言为matlab，程序可出预测效果图，误差分析图;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。 7.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。 8.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验.

多维时序 | Transformer+BiLSTM多变量时间序列预测（Python）

机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。

07-18

1475

多维时序 | Transformer+BiLSTM多变量时间序列预测（Python）

【VMD-CNN-LSTM预测】基于变分模态分解结合卷积神经网络优化长短记忆神经网络实现风电数据预测附matlab代码

m0_57702748的博客

04-17

1162

风电作为一种清洁可再生能源，在全球能源结构中扮演着越来越重要的角色。然而，风电出力具有高度的不稳定性，难以准确预测，给电网调度和运行带来巨大挑战。近年来，基于深度学习的风电预测方法取得了显著的进展，其中变分模态分解 (VMD) 与卷积神经网络 (CNN) 优化长短记忆神经网络 (LSTM) 相结合的预测模型展现出良好的效果。本文将详细介绍 VMD-CNN-LSTM 模型的原理、实现步骤和预测效果，并与其他常用模型进行比较。

【Transformer-LSTM多维时序预测】Transformer-LSTM多变量时间序列预测

前程算法屋的博客

07-07

1379

【Transformer-LSTM多维时序预测】Transformer-LSTM多变量时间序列预测

【CNN回归预测】基于鸽群优化算法PIO实现风电数据预测多输入单输出附matlab代码

m0_57702748的博客

07-06

1310

1. 引言风电作为一种清洁、可再生能源，在全球能源转型中发挥着重要作用。风力发电机的功率输出受风速、风向等因素影响，具有随机性和波动性，给电网调度和电力系统稳定性带来挑战。准确预测风电功率输出对于提高风电场运行效率、降低风电成本、优化电网调度至关重要。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，卷积神经网络（CNN）以其强大的非线性特征提取能力，在风电数据预测方面展现出巨大潜力。然而，CNN模型的训练依赖于参数优化，而传统优化算法如梯度下降法等容易陷入局部最优，影响预测精度。

三元里等你！融合三个经典模型！Transformer-LSTM-SVM多变量时间序列预测（Matlab）

机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。

09-02

819

三元里等你！融合三个经典模型！Transformer-LSTM-SVM多变量时间序列预测（Matlab）

VMD-CNN-LSTM（变分模态分解-卷积神经网络-长短期记忆网络）组合预测模型

2401_83250053的博客

05-10

2049

在VMD-CNNLSTM模型中，LSTM用于对CNN提取的特征进行建模，并捕捉时间序列中的长期依赖关系。通过VMD、CNN和LSTM的有机结合，VMD-CNNLSTM模型能够充分利用各自的优点，实现对复杂时间序列数据的准确预测和分析。该模型在处理具有非线性、非平稳性和时序依赖性的时间序列数据时表现出色，广泛应用于金融预测、天气预测、交通流量预测等领域。VMD-CNNLSTM模型结合了变分模态分解（VMD）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的原理，用于处理和分析时间序列数据。