使用EMD-LSTM算法进行风速数据预测——MATLAB源代码

追逐程序梦想者

于 2023-08-02 01:35:00 发布

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文章标签： lstm 算法 matlab

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本文介绍了一种使用经验模态分解(EMD)和LSTM深度学习技术预测风速的方法，适用于太阳能和风能行业的风速预测。通过MATLAB源代码展示如何结合EMD和LSTM对风速进行高精度预测，有助于风电场的能源优化。

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使用EMD-LSTM算法进行风速数据预测——MATLAB源代码

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。

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。这些IMF代表了不同尺度的波动模式，这样就可以更好地捕捉时间序列中的非线性和非平稳特征。LSTM是一种递归神经网络，它可以学习时间序列数据中的长期依赖性。

以下是使用MATLAB实现EMD-LSTM算法进行风速预测的源代码。

%% 读取数据与预处理
data = xlsread('data.xlsx');
wind_speed = data(:,1); % 风速（m/s）
wind_power = data(:,2); % 风力（kW）

% 归一化(0~1)
minSpeed = min(wind_speed);
maxSpeed = max(wind_speed);
wind_speed = (wind_speed - minSpeed) / (maxSpeed - minSpeed);

%% EMD分解
numIMFs = 4; % 希望分解出的

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