ICEEMDAN-SMA-LSSVM功率/风速时间序列预测,基于改进完备集合经验模态分解-黏菌优化算法-最小二乘支持向量机的时间序列预测组合模型。1.ICEEMDAN用于数据分解,SMA是近几年较

ICEEMDAN-SMA-LSSVM功率/风速时间序列预测,基于改进完备集合经验模态分解-黏菌优化算法-最小二乘支持向量机的时间序列预测组合模型。1.ICEEMDAN用于数据分解,SMA是近几年较_第1张图片ICEEMDAN-SMA-LSSVM功率/风速时间序列预测,基于改进完备集合经验模态分解-黏菌优化算法-最小二乘支持向量机的时间序列预测组合模型。1.ICEEMDAN用于数据分解,SMA是近几年较_第2张图片

%% 清空变量
clc;
clear;
close all;
format compact ;
warning off

%% 读取数据
data = xlsread('data.xlsx','B:B');
nmo = 8; %嵌入
[x,y]=data_process(data,nmo);   %步长为12

n=size(x,1);
m=round(n*0.7);        %前70%训练,对最后30%进行预测
PP_train=x(1:m,:)';
PP_test=x(m+1:end,:)';
TT_train=y(1:m,:)';
TT_test=y(m+1:end,:)';

%% 信号分解
%% 设置iceemdan并运行
Nstd = 0.2;                            % Nstd: noise standard deviation
NR = 50;                               % NR: number of realizations
MaxIter = 500;                         % MaxIter: maximum number of sifting iterations allowed.
SNRFlag=1;       
IMF_iceemdan=(iceemdan(data,Nstd,NR,MaxIter,SNRFlag));

智能算法及其模型预测

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