本发明公开了一种基于HHOLSTM的客户侧柔性负荷预测系统,由四个功能模块组成的,包括:(1)数据分析和预处理模块;(2)基于HHO的模型参数寻优模块;(3)基于LSTM算法的预测模块.(4)对于客户信息和数据集的管理模块.本发明采用HHO对LSTM进行参数寻优,然后使用寻找到的最优参数和对应的模型对客户侧柔性负荷数据进行预测,并且...
一种基于HHO-LSTM的客户侧柔性负荷预测系统专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于HHO-LSTM的客户侧柔性负荷预测系统说明:本发明公开了一种基于HHO‑LSTM的客户侧柔性负荷预测系统,由四个功能模块组成的,包括:(1...专利查询请上爱企查
最后,我们将HHO-biLSTM模型的预测结果与传统的LSTM模型进行对比分析。 实验结果表明,与传统的LSTM模型相比,HHO-biLSTM模型在风电数据预测中表现出更好的性能。通过引入HHO算法优化LSTM模型,我们可以显著提高模型的准确性和稳定性。此外,HHO-biLSTM模型还能够更好地捕捉风能数据的非线性特征,从而提高了预测的精度。 综...
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLO...
本发明属于水下激光焊接质量稳定性预测和机器学习,更具体地说,涉及一种基于lstm-hho-svr的水下激光焊接质量稳定性预测方法。 背景技术: 1、水下激光焊接技术因其具有高效、精确和环保的特性,已经在船舶、石油、化工、核电等领域得到了广泛的应用。然而,由于水下环境的复杂性,如压力、温度、湿度等因素的影响,使得水...
本发明公开了一种考虑新能源接入的共享储能在日内市场的优化调度策略.所提出的模型是由三个模块组成的综合框架,具体包括以下部分:(1)基于CNNLSTM的日内市场负荷预测模... 魏伟,高赐威,王朝亮,... 被引量: 0发表: 2022年研究点推荐 客户侧柔性负荷预测系统 ...
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLO...
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLO...
运用改进的HHO算法快速确定LSTM模型的最优超参数值,从而提高时序诊断精度。利用凯斯西储大学滚动轴承实验数据进行故障诊断实验,结果表明,IHHO⁃LSTM模型能够实现对滚动轴承的特征提取和故障诊断,模型准确率高达近97%。 【总页数】7页(P17-23) 【作者】邵良杉;朱思佳 【作者单位】辽宁工程技术大学系统工程研究所;...
为此,建立了时空水质预测模型(WT㎞N㏒TM〩O ),利用哈里斯鹰优化算法(HHO ),基于上游水质数据预测下游的氮、磷和溶解氧水质指标。实验结果显示,本文所提出的模型对水质预测性能有明显提升,可以实现设置较少超参数而达到较高的水质预测精度。关键词: 时空水质预测; 哈里斯鹰优化算法; LSTM 神经网络; 时间...