EEMD-LSTM-DO-Prediction:EEMD(集合经验模态分解)、LSTM(长短时记忆网络)、time series prediction(时间序列预测)、DO（dissolved oxygen,溶解氧）、Deep Learning-源码

prediction lstm time-series-prediction eemd

EEMD-LSTM-DO-prediction EEMD(集合经验模态分解)、LSTM(长短时记忆网络)、time series prediction(时间序列预测)、DO（dissolved oxygen,溶解氧）本文提出了一种改进后的 LSTM 模型，即 EEMD-LSTM 模型。该方法在获取原始溶解氧时间序列后并预处理后，经过 EEMD 分解为若干子序列，并对其分别建立 LSTM 预测模型，叠加个各个模型的预测结果即可获取最终的预测结果。在获取江苏无锡长江水质实时监测站溶解氧数据后展开实验，选取原始 LSTM 模型、改进后的 BP 模型、原始 BP 模型作为对比，实验表明，EEMD-LSTM 模型具有最小的预测误差，更好的模拟溶解氧时间序列的走势，具有最好的预测效果。 This paper presents an improved LSTM model, the EEMD-

文件下载

资源详情

[{"title":"（ 233 个子文件 31.99MB ） EEMD-LSTM-DO-Prediction:EEMD(集合经验模态分解)、LSTM(长短时记忆网络)、time series prediction(时间序列预测)、DO（dissolved oxygen,溶解氧）、Deep Learning-源码","children":[{"title":"EEMD-LSTM-imf7-100.h5 147.56KB ","children":null,"spread":false},{"title":"EEMD-LSTM-imf6-100.h5 147.56KB ","children":null,"spread":false},{"title":"EEMD-LSTM-imf4-100.h5 147.56KB ","children":null,"spread":false},{"title":"EEMD-LSTM-imf2-100.h5 147.56KB ","children":null,"spread":false},{"title":"EEMD-LSTM-imf9-100.h5 147.56KB ","children":null,"spread":false},{"title":"......","children":null,"spread":false},{"title":"文件过多，未全部展示","children":null,"spread":false}],"spread":true}]

评论信息

weixin_42570620 :

用户下载后在一定时间内未进行评价，系统默认好评。
2021-08-06
wannawa :

您好，请教您一个问题
2021-08-02

其他资源

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论【只为小站】经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见版权及免责申明

EEMD-LSTM-DO-Prediction:EEMD(集合经验模态分解)、LSTM(长短时记忆网络)、time series prediction(时间序列预测)、DO（dissolved oxygen,溶解氧）、Deep Learning-源码

文件下载

资源详情

评论信息

其他资源

免责申明

个人信息

热门下载

最新下载