基于自適應(yīng)多元變分模態(tài)分解和BiLSTM的水電機(jī)組振動(dòng)預(yù)測(cè)

摘要： 水電機(jī)組振動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)對(duì)于確保機(jī)組安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義，針對(duì)已有水電機(jī)組振動(dòng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型的局限性。提出了一種基于自適應(yīng)多元變分模態(tài)分解（WOA-MVMD）和雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）的組合趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型。該模型采用多元變分模態(tài)分解（MVMD）對(duì)多通道數(shù)據(jù)同步分解，保留原始數(shù)據(jù)通道間耦合性，采用鯨魚優(yōu)化算法（WOA）優(yōu)化選擇MVMD分解參數(shù)，避免了人工選擇參數(shù)所帶來(lái)的... （共9頁(yè)）