基于GA-LSTM(遗传优化长短记忆网络)的电力系统负荷预测算法是一种结合了遗传算法和长短记忆网络的方法。 遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,通过不断迭代的方式搜索最优解。在负荷预测中,遗传算法可以用来优化长短记忆网络的参数,使其更好地适应电力系统负荷的变化。 长短记忆网络(LSTM)是一种循环神经网络,可以...
优化的目标是使LSTM网络在训练集上的预测误差最小化。 步骤3:LSTM网络训练 在经过遗传算法参数优化后,使用训练集对LSTM网络进行训练。LSTM是一种递归神经网络,能够很好地处理序列数据。通过学习历史风速和风功率数据的模式,LSTM网络能够预测未来一段时间内的风电输出。 步骤4:模型评估 使用测试集对训练好的GA-LSTM模型...
使用先进的机器学习技术和优化算法开发石油产量预测模型,包括开发遗传算法-时间卷积神经网络-长短期记忆(GA-TCN-LSTM)集成模型,以及对循环神经网络(RNN)、门控循环单元( GRU)、长短期记忆LSTM)和时间卷积网络(TCN)。 此外,该程序还包括使用探索性数据分析和数据清理,旨在检测、可视化和处理数据集中的异常值。 利用先...