1.算法描述1).使用 LPF-VMD 对风速时间序列进行分解， 得到一个低频的趋势分量以及 n 个由 VMD 分解得 到的 BIMF。 2).对 LPF-VMD 分解得到的各分量分别建立 KELM 预测模型，采用 BSA 对模型中 4 个待定参 数进行联合优化。 3).以得到的最优参数组合建立 KELM 模型进 行预测。 4).各分量的预测结果叠加得到预测风速。&n
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2024-05-19 05:59:05
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风速预测 | Python基于CEEMDAN-CNN-Transformer-ARIMA的风速时间序列预测
原创
2024-03-11 14:53:31
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天气预报对于计划我们的日常活动很重要。 农民需要信息来帮助他们计划农作物的种植和收割。 航空公司需要了解当地天气状况才能安排航班。 天气预报可以帮助我们做出更明智的日常决策，甚至可以帮助我们摆脱危险。在本教程中，我们将制作一个微型气象站，该气象站将使用SIM800C在Blynk应用程序上发送或显示其数据。硬件软件介绍雨量计这只是一个小的天平“倾翻桶”检测器，雨水在天平的一侧流过，这使它变得更大，导
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2023-11-26 08:16:36
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# 风速预测与Python
## 引言
风速预测是气象学中的一个重要任务，对航空、航海、能源等领域有着重要意义。通过预测风速，我们可以更好地规划航行路线、安排飞行时间，并且在能源领域中，预测风速可以帮助我们更好地规划风电发电量。
在本文中，我们将使用Python编程语言来实现风速预测模型。我们将介绍如何获取气象数据、数据预处理、特征提取和模型训练等步骤，并通过代码示例来展示每个步骤的实现细节
原创
2023-09-10 15:16:11
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风速预测 | 基于深度学习的风速预测模型（Matlab）
原创
2024-03-11 13:50:46
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1 队伍介绍队伍名称：酒后写诗队伍成员：陈权、林望黎、黄章炜队伍名次：3 / 16462 问题简介这个问题说起来其实挺简单（但实现起来困难重重），就是提供了气象局得到的10个模型的预测数据（准确率为90%~95%之间），然后让我们用这些预测数据去预测每个坐标在每个时刻的天气状况，并以该天气状况为依据，给无人机规划飞行路径。若无人机所处位置的即时风速大于等于15或者降雨量大于等于4，则认为无人机坠毁
# 如何实现DBN风速预测python
## 概述
在本文中，我将指导您如何使用深度置信网络（DBN）来进行风速预测。DBN是一种深度学习模型，可以用于处理时间序列数据，如气象数据。我们将使用Python编程语言和相应的库来实现这个任务。
### 步骤概览
下面是我们将要执行的步骤的概览，我们将按照这些步骤一步一步地实现DBN风速预测。
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-05-16 06:57:58
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1.引言 在做风机故障复现及机组相关内容时，需要对现场实际测量的风速进行仿真。现场风速多为单点离散风速序列，在Bladed软件中提供一个单点风输入，如下图，但是限制100个点，给实际使用带来了极大不便。这里介绍两种常用对实际风速进行处理的操作。 1）将实测风速txt文件转化为B
适用平台：Matlab2022版及以上 本程序参考中文EI期刊《电工技术学报》2024年1月30日网络首发文献：《基于QR-BiGRU神经网络与区间抗差增广状态估计的线路参数区间追踪估计》，提出基于QR-BiGRU双向门控循环单元网络的时间序列分位数区间预测程序。文献解读：文献提出基于 QR-BiGRU 神经网络的区间预测方法。所提方法考虑了历史状态估计时间序列数据
FRT FWS200B超声波风速风向仪的工作原理是利用超声波时差法来实现风速的测量。声音在空气中的传播速度，会和风向上的气流速度叠加。若超声波的传播方向与风向相同，它的速度会加快；反之，若超声波的传播方向若与风向相反，它的速度会变慢。因此，在固定的检测条件下，超声波在空气中传播的速度可以和风速函数对应。通过计算即可得到精确的风速和风向。 由于声波在空气中传播时，它的速度受温度的影响很大；本风速仪检
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2024-01-31 21:56:47
42阅读
一、DBN算法简介DBN是深度学习方法中的一种常用模型，是一种融合了深度学习与特征学习的神经网络。DBN网络结构是由若干层受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine,RBM）和一层BP组成的一种深层神经网络。DBN结构如图2所示。图2 DBN结构示意图DBN训练过程由预训练和微调构成，数据首先由输入层输入到网络结构中，生成一个向量V，通过权重值W传给隐藏层得到H，单独无监督训练每一层RBM网络，确保特征向量映射到不同特征空间，最后由BP网络接收RBM的输出特征向量作
原创
2021-11-08 11:12:50
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一、DBN算法简介DBN是深度学习方法中的一种常用模型，是一种融合了深度学习与特征学习的神经网络。DBN网络结构是由若干层受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine,RBM）和一层BP组成的一种深层神经网络。DBN结构如图2所示。 图2 DBN结构示意图 DBN训练过程由预训练和微调构成，数据首先由输入层输入到网络结构中，生成一个向量V，通过权重值W传给隐藏层得到H
原创
2022-04-06 18:43:51
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一、DBN算法简介DBN是深度学习方法中的一种常用模型，是一种融合了深度学习与特征学习的神经网络。DBN网络结构是由若干层受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine,RBM）和一层BP组成的一种深层神经网络。DBN结构如图2所示。图2 DBN结构示意图DBN训练过程由预训练和微调构成，数据首先由输入层输入到网络结构中，生成一个向量V，通过权重值W传给隐藏层得到H，单独无监督训练每一层RBM网络，确保特征向量映射到不同特征空间，最后由BP网络接收RBM的输出特征向量作
原创
2021-11-08 11:10:20
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录一、OpenFast软件是什么？二、使用OpenFast生成风电机组不同的故障数据总结 一、OpenFast软件是什么？OpenFAST是一款用于风力涡轮机工程的开源软件。它提供了一个多物理场仿真平台，可以包含从结构到流体、控制等各种不同的物理模型，可用于涡轮机设计、评估和优化。OpenFAST使用模块化结构，可以方便地添加
网上对时序问题的代码详解很少，这里自己整理对CNN和RNN用于时序问题的代码部分记录，便于深入理解代码每步的操作。 本文中涉及的代码：https://github.com/EavanLi/CNN-RNN-TSF-a-toy一、1D-CNN1. Conv1d的接口class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=
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2023-12-09 22:39:26
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文章目录论文画图必备网址：搭建网络的步骤搭建网络class1、六步法2、用class类封装神经网络函数3、示例搭建网络sequential1、六步法2、compile()配置神经网络的训练方法Optimizer可选：loss可选：metrics可选：3、fit()执行训练过程4、tf描述卷积层完整代码单张图片预测常见的网络LeNetAlexNetVGGNetInceptionNetResNet总
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2024-02-24 23:02:14
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1、引言本文涵盖两个主题：了解CNN模型的基本概念；使用Fashion-MNIST数据集实时实现CNN模型；该数据集包含70,000张28x28像素的灰度图片，共涵盖10个类别的时尚物品，包括衬衫、运动鞋、裤子等，以便更好地理解和掌握卷积神经网络模型的基本原理和实践应用。2、CNN模型基本概念卷积神经网络的三个基本组件：卷积层、池化层、输出层。让我们详细看看它们中的每一个。2.1 卷积层在此层中，
【时间序列预测/分类】 全系列60篇由浅入深的博文汇总：传送门
卷积神经网络模型（CNN）可以应用于时间序列预测。有许多类型的CNN模型可用于每种特定类型的时间序列预测问题。在本介绍了在以TF2.1为后端的Keras中如何开发用于时间序列预测的不同的CNN模型。这些模型是在比较小的人为构造的时间序列问题上演示的，模型配置也是任意的，并没有进行调参优化，这些内容会在以后的文章中介绍。先看一下思维导图
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2023-10-11 18:34:45
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一、 数据集1. 数据分析 首先，先看看数据集长什么样。 这是最简单的单变量时间序列数据，是自2016/11/01到2021/10/29的上证医疗指数收盘价，由于这是单变量时间序列数据，所以不需要考虑特征工程，对
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2024-04-16 10:08:26
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22年1月的新论文提出了基于边缘动态系统的神经网络选择的新视角预训练大规模深度神经网络(NN)，并针对下游任务进行微调已成为深度学习领域的现状。 研究人员面临的一个挑战是如何为给定的下游任务有效地选择最合适的预训练模型，因为这个过程通常需要在模型训练中用于性能预测的昂贵计算成本。在新论文 Neural Capacitance: A New Perspective of Neural Network
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2024-03-24 10:01:06
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