基于ARIMA-CNN-LSTM模型的黄河开封段水位预测研究

摘要：为了及时掌握电力负荷的变动信息，就需要对电力负荷进行准确预测。

鉴于此，探究出一种CNN和LSTM的组合模型来预测一日到一周的电力短期负荷波动情况。

CNN模型负责从输入信息中提取特征，LSTM模型利用CNN模型的输出信息进行负荷预测，最终得到预测结果。

选取西班牙公开的电力数据为实验数据，运用Python语言搭建预测模型，分别与CNN和LSTM单一模型进行对比，验证了所提组合预测模型的可靠性，其在电力短期负荷预测领域应用效果较好，可为供电部门电力规划提供理论依据。

关键词：短期负荷预测；长短期记忆网络（LSTM）；卷积神经网络（CNN）；CNN-LSTM引言准确的电力短期负荷预测可以保障智能电网环境的安全、经济和可靠运行。

不准确的电气电力短期负荷预测会降低电力系统的可靠性，甚至给电力系统带来安全隐患，从而影响发电计划制定，造成资源浪费和环境污染，难以实现碳达峰、碳中和目标。

在电力负荷预测领域，学者将预测方法分类，包括物理模型法、统计法和人工智能法。

物理模型法可以预测电力负荷，但其预测准确率低，很少被应用；统计法则过多地依赖于历史数据的周期性和异常值，面对复杂和非线性的电力负荷数据难以获得准确的预测结果。

因此，越来越多的学者将人工神经网络用于负荷预测领域，人工神经网络的自学习功能，可以根据数据情况随时调整模型参数，从而使预测结果更接近真实值。

一些发展中国家的电力部门仍然在用传统的统计方法如回归分析和自回归综合移动平均线法（ARIMA）进行负荷预测，从而制定发电计划和电力调度。

然而，在一些发达国家，人工智能的预测方法被广泛应用于电力短期负荷预测领域。

在1943年提出人工神经网络（ANN）并被应用于语音识别；在1982年提出循环神经网络（RNN）并应用于图像识别；用RNN模型实现了中长期电力负荷的精准预测；在1997年提出长短期记忆网络（LSTM），解决了RNN网络随时间反向传播中权重消失的问题并被应用于文字识别；用长短期记忆网络结合分位数回归法，提高了电力短期负荷预测效率；在1998年提出卷积神经网络（CNN）；提出一种卷积神经网络设置阈值模型，实现了异常用电检测；提出了改进的BP神经网络方法，提升了预测算法的健壮性；将CNN模型用于短期电力负荷预测，还考虑了一年中四季的特征，提高了预测的精度。

基于CNN-LSTM模型的中国碳排放量实时预测研究
张学清;李芳;张绚;乔小燕;李潇怡
【期刊名称】《中阿科技论坛(中英文)》
【年(卷),期】2022()10
【摘要】碳排放量预测是碳中和目标达成工作中的重要组成部分。

为了实时预测碳排放量,本文结合卷积神经网络在数据特征提取方面的优势和长短期记忆人工神经网络解决时间序列各个观测值依赖性问题的特点,提出了一种基于CNN-LSTM 的碳排放量预测模型。

通过选取Carbon Monitor网站中国地区2019—2020年碳排放量的数据,筛选并输入与碳排放量相关的影响因素特征数据,采用滑动窗口动态训练模型,对中国每日碳排放量进行了预测分析,并与其他几种浅层神经网络模型进行比较。

结果表明:本文提出的模型平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差显著降低,有效提高了预测碳排放量的准确度。

【总页数】5页(P71-75)
【作者】张学清;李芳;张绚;乔小燕;李潇怡
【作者单位】山东工商学院数学与信息科学学院;山东工商学院统计学院;山东工商学院计算机科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】F08
【相关文献】
1.基于ARIMA模型的我国碳排放量的预测
2.一种基于GM(1,1)的碳排放量预测模型
3.中国碳排放量的组合模型及预测
4.基于灰色预测模型的安徽省建筑业碳排放量预测
5.基于深度网络CNN-LSTM模型的中国消费者信心指数预测
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基于大数据的时间序列预测模型研究与实践随着大数据技术的不断发展和应用，时间序列预测成为数据分析和决策支持的重要手段之一。

本文将从理论研究和实践应用两个方面，探讨基于大数据的时间序列预测模型的研究与实践。

一、理论研究时间序列预测是通过对历史数据的分析和建模，来预测未来一段时间内的数值或趋势。

基于大数据的时间序列预测相较于传统方法，具有更高的准确性和更全面的分析能力。

下面将介绍几种常见的基于大数据的时间序列预测模型：1. ARIMA模型自回归移动平均模型（ARIMA）是一种常用的时间序列预测模型。

它通过对序列的自相关和滑动平均相关进行建模，来预测未来的数值。

在大数据环境下，可以使用分布式计算平台来提高ARIMA模型的训练和预测效率。

2. LSTM模型长短期记忆网络（LSTM）是一种递归神经网络，通过引入记忆单元和门控机制，能够更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系。

在大数据背景下，LSTM模型可以通过分布式训练和批处理技术，处理更大规模的时间序列数据。

3. Prophet模型Prophet模型是Facebook开源的时间序列预测模型，具有简单易用和高准确性的特点。

它利用可自定义的季节性、趋势性和节假日效应来拟合时间序列数据，并进行预测。

在大数据环境下，可以利用分布式计算和并行处理，提高Prophet模型的训练和预测速度。

二、实践应用基于大数据的时间序列预测模型在实际应用中有广泛的场景，本节将介绍两个典型的实践案例。

1. 电力负荷预测电力负荷预测对于电力系统的运行和调度具有重要意义。

通过基于大数据的时间序列预测模型，可以分析历史电力负荷数据，并预测未来的负荷水平，以便准确安排电力供给和优化电力系统的运行效率。

2. 股票价格预测股票价格的波动具有一定的规律性，通过基于大数据的时间序列预测模型，可以分析历史股票价格数据，并预测未来的价格趋势，为投资者提供决策依据。

三、总结与展望基于大数据的时间序列预测模型在各个领域的应用越来越广泛。

基于UI-LSTM模型的短时降水预测研究包顺;秦华旺;戴跃伟;陈浩然;尹传豪【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2024(54)1【摘要】降水临近预报是为了预测未来短时间的降雨量。

现有大多数基于循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的降水预报模型,采用单一的卷积核对输入和隐藏状态的特征进行提取存在局部性,不能捕获雷达回波图中复杂的物理变化,且未有效提取时空相关性和对强降雨区域的精准预测。

针对现有模型存在的问题,提出了UI-LSTM模型用于降水临近预报,能够有效地提取雷达回波序列的时空相关性,采用了U形结构,同时使用跳过连接进行特征拼接,学习到整个雷达回波图的上下文语义信息,且将浅层和深层信息进行特征融合。

加入了Inception结构来代替ConvLSTM细胞结构中输入到输入和状态到状态的卷积,通过不同大小的卷积核,有效提取输入,隐藏状态的特征。

在公开数据集(CIKM AnalytiCup 2017)进行实验并与其他模型进行对比实验。

实验结果表明,UI-LSTM模型在HSS、CSI、MAE和SSIM指标整体上要远高于其他对比模型,且提高强降水天气预测的准确率。

【总页数】8页(P47-54)【作者】包顺;秦华旺;戴跃伟;陈浩然;尹传豪【作者单位】南京信息工程大学电子与信息工程学院;南京信息工程大学自动化学院【正文语种】中文【中图分类】TP138【相关文献】1.基于ARIMA模型的短时序预测模型研究与应用2.基于物理量参数的江苏短时强降水预报模型的研究3.基于多元线性回归的滇西南短时强降水预报模型研究4.基于RBF神经网络的短时降水量预测方法研究5.基于Catboost和Stacking融合模型的长江中下游短时临近降水预报研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于深度学习的时间序列预测算法研究一、引言时间序列预测是指根据过去某一段时间的数据，预测接下来一段时间内该现象的变化趋势。

而深度学习是现今最热门的机器学习技术之一，能够自动学习数据的抽象特征，逐渐逼近或超越人类的表现。

本文旨在研究基于深度学习的时间序列预测算法，探讨其优缺点与应用场景。

二、常见时间序列预测算法1. ARIMA模型ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average）是应用最为广泛的时间序列预测算法之一，它的核心思想是对被预测现象进行自回归和滑动平均处理，然后再进行逆差分运算，最终得到预测结果。

ARIMA模型最大的优势在于能够处理时间序列中的自相关性和季节性，缺点则是需要有一定的时间序列分析专业知识。

2. 多元线性回归模型多元线性回归模型（Multiple Linear Regression）是基于多个自变量对目标变量进行预测的算法，在时间序列预测中，通常使用多元线性回归模型建立某一因素对时间序列变化的影响模型，然后通过该模型进行预测。

该算法的优点是具有较好的可解释性，而缺点则在于对于非线性数据的拟合效果不佳。

3. 神经网络模型神经网络模型（Neural Network）是一种模仿人类大脑神经网络结构、具有自适应学习能力的计算模型，在时间序列预测中，通常使用全连接神经网络（Fully Connected Neural Network）或长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory）进行预测。

神经网络模型的优点在于能够自动抽取数据的特征，缺点则在于需要大量的数据训练模型，且容易过拟合。

三、基于深度学习的时间序列预测算法近年来，基于深度学习的时间序列预测算法逐渐受到研究者的关注，主要包括以下两种模型：1. 卷积神经网络模型卷积神经网络模型（Convolutional Neural Network）常用于图像识别领域，在时间序列预测中，通常使用一维卷积神经网络（1D CNN）对时序数据进行特征提取和分类。

MDT-CNN-LSTM模型的股价预测研究
曹超凡;罗泽南;谢佳鑫;李路
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2022(58)5
【摘要】股价预测一直是投资者在股票市场中关注的焦点。

近年来,深度学习技术在这一领域得到广泛应用。

在融合卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM),构建CNN-LSTM模型的基础上,引入多向延迟嵌入的张量处理技术
MDT(mutiway-delay-embedding),对每日股票因子向量进行因子重构,生成汉克尔矩阵,按时间并排生成汉克尔张量,作为CNN-LSTM模型的输入。

利用CNN的卷积与池化对包含因子相关性信息的输入数据提取特征,再将输出的特征矩阵输入到LSTM模型进行关联预测,从而构建了MDT-CNN-LSTM混合模型。

选取涉及22个行业的48家公司及12个股票因子进行股价预测,通过从预测精度和时效性两个方面对比实验,显示提出的方法表现优于其他模型,最后选取四类股票指数进行预测,模型效果依旧处于较优水准,验证了引入MDT技术的有效性和可行性。

【总页数】7页(P280-286)
【作者】曹超凡;罗泽南;谢佳鑫;李路
【作者单位】上海工程技术大学数理与统计学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP29
【相关文献】
1.基于灰色预测模型的股价预测研究
2.缠论和相似灰色模型的预测方法在股价拐点预测中的研究应用
3.基于神经网络模型的的股价预测研究
4.运用ARIMA模型对股价预测的实证研究
5.基于多属性决策和神经网络模型的股价预测研究
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LSTM时间序列预测模型Python摘要时间序列预测是一种重要的数据分析技术，可以用于预测未来的趋势和模式。

长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），在时间序列预测中具有出色的性能。

本文将介绍如何使用Python构建LSTM时间序列预测模型。

介绍时间序列预测是指根据过去的数据来预测未来的数据。

它在许多领域中都有广泛的应用，例如金融、气象、股票市场等。

传统的时间序列预测方法通常基于统计模型，例如ARIMA模型。

然而，这些方法对于复杂的非线性关系往往效果不佳。

LSTM是一种特殊的RNN，具有记忆单元和门控机制，可以有效地处理长期依赖关系。

它在处理时间序列数据方面表现出色，因此被广泛应用于时间序列预测任务。

本文将使用Python编写一个LSTM时间序列预测模型，并使用一个示例数据集来演示其用法。

数据集我们将使用一个示例数据集来演示LSTM时间序列预测模型的构建和训练。

该数据集包含了一个公司过去12个月的销售额数据，我们的目标是根据过去的销售额数据来预测未来一个月的销售额。

以下是数据集的前几行：月份销售额Jan-20 1000.0Feb-20 1100.0Mar-20 1200.0Apr-20 1300.0May-20 1400.0Jun-20 1500.0Jul-20 1600.0Aug-20 1700.0Sep-20 1800.0Oct-20 1900.0Nov-20 2000.0Dec-20 2100.0数据预处理在构建LSTM模型之前，我们需要对数据进行预处理。

首先，我们将月份转换为数字形式，以便模型能够处理。

其次，我们将数据集分为训练集和测试集，其中训练集用于模型的训练，测试集用于评估模型的性能。

以下是数据预处理的步骤：1.将月份转换为数字形式。

我们可以使用Python的datetime库将月份转换为数字。

例如，将”Jan-20”转换为1，将”Feb-20”转换为2，依此类推。

基于LSTM的能源消耗预测方法研究能源消耗是当前全球面临的一个重要问题。

随着全球经济的快速发展和人口的增长，能源需求不断增加，而能源资源的供给却面临着日益严重的短缺和环境压力。

因此，准确预测能源消耗对于合理规划和管理能源资源具有重要意义。

本文将基于LSTM（长短期记忆）神经网络，对能源消耗进行预测，并探讨其方法研究。

首先，我们将介绍LSTM神经网络的基本原理。

LSTM是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），具有记忆单元和门控机制。

相比传统RNN，LSTM可以更好地处理长期依赖关系，并且在序列数据建模方面表现出色。

其次，我们将详细介绍基于LSTM的能源消耗预测方法。

首先，我们需要收集历史数据作为训练集，并进行数据预处理。

在数据预处理阶段，我们可以使用平滑技术、缺失值处理、异常值检测等方法来提高数据质量和减少噪声干扰。

接下来，在模型构建阶段，我们使用LSTM神经网络来建立一个回归模型，以预测未来的能源消耗。

我们可以根据历史数据的特征来选择合适的网络结构和参数配置，以提高预测准确性。

同时，我们还可以引入其他影响能源消耗的因素，如天气数据、经济指标等，来进一步提高模型的预测能力。

在模型训练阶段，我们将训练集分为输入序列和输出序列，并使用反向传播算法来调整网络参数。

为了防止过拟合现象的发生，我们可以使用正则化技术、批标准化等方法进行模型优化。

在模型评估阶段，我们将使用一些评估指标来评估模型的性能。

常用的指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R-squared）等。

通过对比不同模型和参数配置下的评估指标，我们可以选择最优模型进行能源消耗预测。

最后，在实验研究中，我们将基于实际数据集进行验证。

通过对比LSTM神经网络和其他传统方法（如ARIMA、SARIMA）在能源消耗预测方面的表现，验证LSTM方法在准确性和稳定性方面的优势。

本研究还存在一些挑战和问题需要解决。

首先，数据的质量和可靠性对于能源消耗预测的准确性至关重要。

基于SSA-LMD-GM的大坝变形组合预测模型
李旭;冯晓;刘宇豪;潘国兵
【期刊名称】《工程勘察》
【年(卷),期】2024(52)1
【摘要】为提高大坝变形预测精度,针对大坝原始监测信号中的噪声,以及其非平稳性、非线性等特点,引入奇异谱分析(SSA)和局部均值分解(LMD)方法,提出SSA-LMD-GM模型。

采用奇异谱分析(SSA)对原始监测信号进行去噪处理,为充分提取
大坝形变信息特征,利用局部均值分解(LMD)对去噪后的监测信号进行分解。

针对
乘积函数(PF)分量的特征采用合适的模型预测分析,剩下余项则采用GM(1,1)模型。

利用实际工程案例进行检验,结果表明,相较于其他模型,SSA-LMD-GM模型预测精度和拟合精度更加优秀,能较好地预测大坝变形趋势,具有一定的应用价值。

【总页数】5页(P45-49)
【作者】李旭;冯晓;刘宇豪;潘国兵
【作者单位】重庆交通大学智慧城市学院;重庆交通大学工程信息与3S研究所
【正文语种】中文
【中图分类】P258
【相关文献】
1.基于LSTM-Arima的大坝变形组合预测模型及其应用
2.基于EEMD-LSTM-MLR的大坝变形组合预测模型
3.基于EEMD-Attention-GRU的大坝变形组合预
测模型4.基于多因子融合和Stacking集成学习的大坝变形组合预测模型5.基于CNN-LSTM的大坝变形组合预测模型研究
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