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基于二次分解策略和BiLSTM的短期碳排放预测模型设计: 收藏
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引用; 《电子设计工程》2024年第17期32卷 6-10页; 作者：张克英孟拓宁刘人境燕欣宇西安工程大学管理学院陕西西安710048 西安交通大学管理学院陕西西安710049; 针对现有短期碳排放预测模型残余噪声大、忽略全局信息的特性导致预测精度不高的问题,提出一种基于二次分解策略和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的新的短期碳排放预测模型。利用改进的自适应噪声完全集成经验模态分解(ICEEMDAN)方法...; 针对现有短期碳排放预测模型残余噪声大、忽略全局信息的特性导致预测精度不高的问题,提出一种基于二次分解策略和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的新的短期碳排放预测模型。利用改进的自适应噪声完全集成经验模态分解(ICEEMDAN)方法和二次分解思想,将原始时间序列分解为多个本征模态函数(imfs);利用鲸鱼优化算法(WOA)优化的双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)对所有函数序列进行预测,并将每个函数序列的预测值累加得到最终结果。实验结果显示,该文提出模型的R2达到0.999,MAPE和RMSE分别为1.3×10-3和97.4,优于其他对比模型,有效降低了预测误差。; 来源：详细信息评论

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