目錄
??1 概述
1.1 完備集合經(jīng)驗模態(tài)分解原理
1.2?鯨魚優(yōu)化
1.3?LSTM
??2 運行結果
??3?參考文獻
??4 Python代碼實現(xiàn)
??1 概述
1.1 完備集合經(jīng)驗模態(tài)分解原理
早期的 EMD 方法具有較強的自適應性，能夠有效地分解時間序列；但是，算法在運算過程中
容易出現(xiàn)模態(tài)混疊現(xiàn)象。EEMD 分解方法的思想是：在原始信號中加入白噪聲[16]，使極值點分布更均衡；最終分量在EMD 的基礎上進行集成平均而得。但是，這種方法具有計算量大且重構時殘留噪音大的缺陷。CEEMDAN 是 EEMD 的改進算法。該算法通過添加有限次數(shù)的自適應白噪聲，解決了集合平均次數(shù)限制下的重構誤差較大的問題。
1.2?鯨魚優(yōu)化
座頭鯨有特殊的捕獵方法，這種覓食行為被稱為泡泡網(wǎng)覓食法；標準 WOA 模擬了座頭鯨特有的搜索方法和圍捕機制，主要包括：圍捕獵物、氣泡網(wǎng)捕食、搜索獵物三個重要階段。WOA 中每個座頭鯨的位置代表一個潛在解，通過在解空間中不斷更新鯨魚的位置，最終獲得全局最優(yōu)解。
1.3?LSTM
長短時記憶( long-short term memory，LSTM) 神經(jīng)網(wǎng)絡是 Hochreiter 等提出的一種改進后的循環(huán)式神經(jīng)網(wǎng)絡，可有效解決循環(huán)式神經(jīng)網(wǎng)絡存在的梯度爆炸和階段性梯度消失的問題。在傳統(tǒng)
循環(huán)式神經(jīng)網(wǎng)絡基礎上，在隱含層增設記憶模塊，可使信息較長時間地儲存和遺傳，其結構如圖 1
所示。
??2 運行結果
?
......?
Epoch 87/100
19/19 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 1.2908e-04 - accuracy: 5.3677e-04 - val_loss: 9.1420e-06 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 88/100
19/19 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 1.3659e-04 - accuracy: 5.3677e-04 - val_loss: 2.2255e-06 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 89/100
19/19 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 1.1987e-04 - accuracy: 5.3677e-04 - val_loss: 3.4974e-05 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 90/100
19/19 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 1.2746e-04 - accuracy: 5.3677e-04 - val_loss: 9.6258e-05 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 91/100
19/19 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 1.2758e-04 - accuracy: 5.3677e-04 - val_loss: 9.1996e-05 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 92/100
19/19 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 1.5623e-04 - accuracy: 5.3677e-04 - val_loss: 1.8761e-05 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 93/100
19/19 [==============================] - 0s 6ms/step - loss: 1.4421e-04 - accuracy: 5.3677e-04 - val_loss: 3.0035e-06 - val_accuracy: 0.0000e+00
?
Epoch 94/100
19/19 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 1.4949e-04 - accuracy: 5.3677e-04 - val_loss: 2.6891e-04 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 95/100
19/19 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 1.2961e-04 - accuracy: 5.3677e-04 - val_loss: 2.1525e-05 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 96/100
19/19 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 1.2142e-04 - accuracy: 5.3677e-04 - val_loss: 3.6751e-05 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 97/100
19/19 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 1.3616e-04 - accuracy: 5.3677e-04 - val_loss: 8.5641e-07 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 98/100
19/19 [==============================] - 0s 6ms/step - loss: 1.2854e-04 - accuracy: 5.3677e-04 - val_loss: 1.4613e-04 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 99/100
19/19 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 1.4222e-04 - accuracy: 5.3677e-04 - val_loss: 1.1871e-04 - val_accuracy: 0.0000e+00
Epoch 100/100
19/19 [==============================] - 0s 6ms/step - loss: 1.7137e-04 - accuracy: 5.3677e-04 - val_loss: 2.4105e-06 - val_accuracy: 0.0000e+00
65/65 [==============================] - 0s 1ms/step
16/16 [==============================] - 0s 1ms/step
??3?參考文獻
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[1]金子皓,向玲,李林春,胡愛軍.基于完備集合經(jīng)驗模態(tài)分解的SE-BiGRU超短期風速預測[J].電力科學與工程,2023,39(01):9-16.文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-609738.html
[2]蔣富康,陸金桂,劉明昊,豐宇.基于CEEMDAN和CNN-LSTM的滾動軸承故障診斷[J].電子測量技術,2023,46(05):72-77.DOI:10.19651/j.cnki.emt.2210775.文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-609738.html
??4 Python代碼實現(xiàn)
到了這里，關于【CEEMDAN-WOA-LSTM】完備集合經(jīng)驗模態(tài)分解-鯨魚優(yōu)化-長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡研究（Python代碼實現(xiàn)）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
