PSO粒子群优化LSTM(PSO-LSTM)是一种将粒子群优化算法(PSO)与长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的混合模型。该算法通过模拟鸟群觅食行为,在解空间中搜索和迭代,以找到全局最优解。 在PSO-LSTM中,每个粒子代表一个LSTM模型的参数组合。粒子的位置表示参数的取值,速度表示参数的更新方向和幅度。粒子群根据个体最优和全局...
1.3 PSO-LSTM负荷预测模型 本文将 PSO 与 LSTM 神经网络结合的方法是把LSTM的三个关键超参数(神经元数量L1,学习率 ε和训练迭代次数k)作为PSO粒子的寻优变量,通过更新粒子的速度和位置,从而使负荷预测的适应度值达到最低,获得更优的模型参数。PSO 优化LSTM模型参数的流程图如图2所示。 2 运行结果 2.1 LSTM 2.2 ...
而粒子群优化算法(PSO)可以用于优化神经网络的超参数,进一步提高模型的性能和泛化能力💯。 本研究使用Python将 LSTM 与 PSO 相结合,为客户构建新型的网络安全入侵检测模型(附代码数据),旨在提高对网络攻击的检测准确率和效率,为网络安全防护提供更强大的支持😎。 粒子群优化PSO管网优化调度 一、优化算法的选取与优...
1.3 PSO-LSTM负荷预测模型 本文将 PSO 与 LSTM 神经网络结合的方法是把LSTM的三个关键超参数(神经元数量L1,学习率 ε和训练迭代次数k)作为PSO粒子的寻优变量,通过更新粒子的速度和位置,从而使负荷预测的适应度值达到最低,获得更优的模型参数。PSO 优化LSTM模型参数的流程图如图2所示。 📚2 运行结果 2.1 LSTM ...
ARIMA-PSO-LSTM模型的基本原理是:首先,使用ARIMA模型对时间序列数据进行拟合,并通过PSO算法优化ARIMA模型中的参数。然后,将优化后的ARIMA模型作为LSTM的输入,并使用训练数据对LSTM进行训练。最后,使用训练好的模型对未来的时间序列数据进行预测。 ARIMA-PSO-LSTM模型的优点在于可以充分发挥ARIMA模型和LSTM模型的优势,通过优...
2. PSO优化参数设置 2.1 定义LSTM模型 首先需要定义一个LSTM模型,以便后续的参数优化。我们将定义LSTM的输入维度、隐藏层单元数和学习率。 importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportLSTM,Densedefcreate_LSTM_model(input_shape,units,learning_rate):...
PSO 与神经网络结合 在这部分内容中,我们将粒子群优化算法(PSO)与神经网络相结合,以进一步优化模型的性能😎。首先,我们定义了模型设计函数model_design,该函数根据输入的参数x(包含单元数和学习率)来构建神经网络模型🧠。 在函数内部,我们使用K.clear_session来清除之前的会话,避免内存占用过高🧹。然后,根据输入...
训练模型,使用PSO找到的最好的全局最优参数 plt.show() 2、数据介绍 [‘SP’, ‘High’, ‘Low’, ‘KP’, ‘QSP’, ‘ZDE’, ‘ZDF’, ‘CJL’] 3、相关技术 PSO好的地方就是论文多,好写引用文献 不过说实话,算法优化我并不推荐用PSO,虽然说PSO的论文多,但是都被用烂了,AutoML-NNI,hyperopt,optu...
基于PSO-LSTM 的电力负荷预测模型 王晓辉1邓威威1齐旺2 1.北京建筑大学电气与信息工程学院 2.国网辽宁供电有限公司国网锦州供电公司 摘要：为了提高电力负荷的预测精度，提出使用粒子群算法(PSO)优化长短期记忆(LSTM)神经网络超参数的电力负荷预测模型(PSO-LSTM)。针对LSTM 超参数较难选取的问题，利用PSO 算法能有效...
(粒子群优化长短期记忆神经网络)时间序列预测模型,预测效果如上, PSO-LSTM、LSTM时序预测源码地址:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJ2XmZZv PSO-BiLSTM、BiLSTM时序预测源码地址:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJ2Ykp9v PSO-GRU、GRU时序预测源码地址:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJ2Ym59w PSO-BiGRU、...