基于自適應多元變分模態分解和BiLSTM的水電機組振動預測

摘要： 水電機組振動趨勢預測對于確保機組安全穩定運行具有重要意義，針對已有水電機組振動趨勢預測模型的局限性。提出了一種基于自適應多元變分模態分解（WOA-MVMD）和雙向長短時記憶神經網絡（BiLSTM）的組合趨勢預測模型。該模型采用多元變分模態分解（MVMD）對多通道數據同步分解，保留原始數據通道間耦合性，采用鯨魚優化算法（WOA）優化選擇MVMD分解參數，避免了人工選擇參數所帶來的... （共9頁）