8、s4、利用训练好的ipso-lstm网络模型进行燃煤电厂碳排放预测。 9、本发明的有益效果是:通过构建变电站全生命周期碳排放指标体系,获取燃煤电厂全生命周期碳排放指标体系中各指标的历史数据,根据各项指标筛选出重要数据,再利用重要历史指标数据构建第一训练数据集、第二训练数据集,再通过ipso-lstm网络模型进行依次训练...
通过结合IPSO和LSTM,可以更好地利用历史数据来进行短期负荷预测,提高预测精度。 在研究中,可以首先利用IPSO算法对LSTM模型进行超参数优化,然后使用优化后的LSTM模型进行短期电力负荷预测。通过对比传统的方法和单独使用LSTM模型的预测结果,可以评估改进粒子群IPSO与LSTM结合的效果。 最后,研究还可以探讨如何进一步优化模型,比...
使PSO算法具有跳出局部范围的能力.利用IPSO算法对LSTM模型的迭代次数,学习率和隐含层的神经元个数进行寻优,构建IPSO-LSTM组合预测模型,对城市轨道交通短时客流进行预测,并与BP,LSTM,PSOLSTM共3种短时客流预测模型进行对比,在针对工作日和非工作日客流的预测中,结果显示IPSO-LSTM模型的预测误差最小,具有较好的预测效果...
📅 任务背景:时间序列预测、负荷预测、功率预测等任务 💡 优化方法:改进粒子群算法(IPSO) 🔧 参数优化:学习率、迭代次数、神经元个数等 📊 对比分析:BP/LSTM/IPSO-LSTM 📋 代码实现:Python环境下,使用TensorFlow 1框架 🔍 优化算法:粒子群PSO、鲸鱼优化WOA、灰狼算法GWO、差分优化DE、头脑风暴BSO、教与...
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于ipso-lstm的超短期电力负荷预测方法,通过利用ipso(improvedparticleswarmoptimization,改进的粒子群优化算法)的寻优能力优化lstm神经网络的参数,通过lstm神经网络来挖掘历史负荷数据内的有用信息,从而较好的拟合符合数据,准确高效的完成超短期的电力网络负荷预测。
Lithium Battery Health Estimation Based on MultipleHealth Factors and IPSO-LSTM Model LI Jun,CHEN Xiaoran,XU Liang (School of Computer and Control Engineering,Northeast Forestry University,Harbin150040,China)
提高能源消费碳排放的预测精度,为制定更为精确的碳排放管理策略提供理论支持。首先,收集并整理能源消费及碳排放等相关数据,进行数据处理和特征提取。其次,利用IPSO算法对LSTM模型的参数进行优化,构建IPSO-LSTM预测模型。最后,对IPSO-LSTM模型进行训练和验证。关键...
基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测 技术标签: 机器学习 pso ipso lstm 负荷预测 电力负荷短期电力负荷预测是电力系统安全调度、经济运行的重要依据 , 随着电力系统的市场化 , 负荷预测的精度直接影响到电力系统运行的可靠性、经济性和供电质量。LSTM 为短期电力负荷预测提供了一个新的研究方向。本文将LSTM...
Disc cutter wear Stratal slicing method IPSO-LSTM Real-time wear prediction 1. Introduction Shield tunnel construction in China has significantly increased in recent years (Liu et al., 2018). Geological conditions become increasingly complex as shield construction becomes longer, deeper, and larger (...
基于CEEMDAN-IPSO-LSTM的水电机组振动预测研究 针对水电机组振动的非线性,非平稳特点,提出一种完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)方法和长短期记忆(LSTM)神经网络相结合的振动预测模型,利用改进的粒子群优化... 孙育晖,王利英,雷庆文,... - 《人民黄河》 被引量: 0发表: 2023年 我国居民消费价格指数预测研...