灰狼算法(GWO)是一种新型的优化算法,灵感来源于灰狼群体中的社会行为。在灰狼算法中,每只灰狼都有自己的位置和适应度值,通过模拟灰狼群体的行为来搜索最优解。将灰狼算法应用于优化LSTM网络的参数,可以帮助网络更快地收敛到最佳解。具体来说,我们可以将LSTM网络的参数作为灰狼的位置,将网络的性能作为适应度值,然后使...
MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆网络多输入单输出。优化参数为学习率,隐藏层节点个数,正则化参数。 模型描述 灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法,它具有较强的收...
采用SBAS-InSAR技术,得到研究区地表形变特征,并结合形变速率图和遥感影像,识别出可能存在的滑坡风险区域;然后选取 A1、A2、A4 作为典型区域,通过累计时序形变进行分析,并构建LSTM神经网络沉降预测模型,采用GWO算法进行超参数寻优;最后将选...
需要对风电的功率预测和风电场并网的稳定性展开研究.通过研究风电功率预测问题,解决风电输出功率不稳定而给电网带来的调度困难等问题,电网根据预测的功率值可以使风电更平稳的并入;通过研究风电场并网的稳定性问题,解决风电接入后风电场附近电压,功率的波动问题,从而保证大电网安全稳定...
GWO-LSTM方法 基于灰狼算法优化的长短时记忆(GWO-LSTM)方法首先使用灰狼算法优化LSTM模型的参数。然后,将优化后的参数应用于风电数据预测模型中。最后,通过对比实验,评估GWO-LSTM方法与传统的LSTM方法在风电数据预测中的性能差异。 实验设计与结果分析 我们使用实际的风电数据集进行实验,比较了GWO-LSTM方法和传统的LSTM...
GWO-LSTM算法航运业作为全球贸易的主要推动力之一,承担着日益重要的使命.随着船舶数量增加,航行风险提升,造成巨大经济损失.为提高船舶航行轨迹预测的精度,本文提出一种改进的灰狼优化算法(GWO)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的创新模型,即GWOLSTM模型.相较于传统的LSTM模型,GWO-LSTM模型在提取数据质量方面表现出更高的...
简介:【锂电池容量预测】基于灰狼算法优化长短记忆神经网络GWO-LSTM实现锂电池容量回归预测附matlab代码 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 ...
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时间序列回归预测是数据分析的重要领域,旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来,深度学习模型如卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、lstm在时间序列预测中展现出显著优势。然而,模型参数的有效设置对预测性能至关重要。灰狼优化(GWO)作为一种高效的全局优化算法,被引入用于优化深度学习模型的超参数。
摘要:本发明属于电池管理技术领域,具体涉及一种基于GWO‑LSTM的锂离子电池健康状态估计方法;该方法包括:获取锂离子电池循环放电的放电电压数据,对放电电压数据进行预处理,得到MDV‑SOH数据;采用灰狼优化算法求解LSTM模型的最优参数,包括样本数、神经元个数和丢失率;根据最优参数训练LSTM模型,得到训练好的基于GWO‑LS...