【LSTM时序预测】基于卷积神经网络结合长短时记忆CNN-LSTM实现时序数据预测附matlab代码

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⛄ 内容介绍

随着高速铁路动车组运行速度的不断提高,大风对高速列车运行造成的影响开始被人们所重视。高速列车在行驶过程中极易受到强风的影响,从而产生较大的俯仰力矩,造成行车事故。在地理位置或环境特殊的路段,车体周围风场发生变化,导致气动力显著改变,增加了列车脱轨、倾覆的可能性。因此,对于高速铁路线路周边大风天气的预测有着重要的意义。  本文研究了高速铁路线路风速风向短时局地预测方法,搭建风速风向超前预测模型,使用由WindLog风速风向传感器获得的数据对于模型进行训练,并进行风速风向超前1min、5min、10min的超短期预测。  为了实现风速风向超前预测,构建了基于LSTM长短时记忆网络的预测模型,对数据进行预处理,设置合理的学习步长,建立双层LSTM网络结构,获取历史步长内的数据特征,进行超前预测。以单变量与双变量为数据输入,比较LSTM模型预测性能的优劣。  对风速超前预测模型进行优化,基于CNN卷积神经网络搭建预测模型,叠加多个CNN卷积模块,提取深层的风速数据特征。结合LSTM长短时记忆网络与CNN卷积神经网络,构建双层LSTM与双层CNN卷积层相叠加的预测模型,LSTM学习数据的时序特征,CNN学习数据的局部深层特征,用改进的优化模型进行风速预测。

⛄ 部分代码

function Positions = initialization(SearchAgents_no, dim, ub, lb)

%%  初始化

%%  待优化参数个数

Boundary_no = size(ub, 2);


%%  若待优化参数个数为1

if Boundary_no == 1

   Positions = rand(SearchAgents_no, dim) .* (ub - lb) + lb;

end


%%  如果存在多个输入边界个数

if Boundary_no > 1

   for i = 1 : dim

       ub_i = ub(i);

       lb_i = lb(i);

       Positions(:, i) = rand(SearchAgents_no, 1) .* (ub_i - lb_i) + lb_i;

   end

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]魏昱洲. 高铁线路风速风向短时局地预测方法研究[D]. 北京交通大学, 2019.

⛄ 完整代码

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