多模型|VMD分解+PCA特征筛选+CNN-BiLSTM回归预测电力负荷时序回归预测

目录

一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

亮点与优势：

 二、实际运行效果：

三、方法原理介绍：

四、完整程序下载：

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一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

• 本代码基于Matlab平台编译，将VMD(变分模态)分解、PCA(主成分分析法)、CNN-LSTM(卷积-双向长短期记忆)神经网络相结合，进行多维度输入、输出的时序回归预测(以电力负荷预测为例、可方便替换数据集)

• 首先，采用VMD对时序信号数据进行分解，提取出多个IMF分量，降低噪声干扰，强化后续预测的精度（数据自动归一化）

• 然后，采用PCA对多个IMF分量的进行特征重构映射，并按照特征重要性进行排序，降低数据维度、突出重点信息、减轻训练干扰和加快训练

• 最后，采用CNN-BiLSTM对降维转换后特征数据进行训练，学习数据变化特