下面是粒子群优化的基本代码。 importrandomclassParticle:def__init__(self,bounds):self.position=[random.uniform(bounds[i][0],bounds[i][1])foriinrange(len(bounds))]self.velocity=[random.uniform(-1,1)for_inrange(len(bounds))]self.best_position=self.position.copy()self.best_value=float('in...
[3]魏腾飞,潘庭龙.基于改进PSO优化LSTM网络的短期电力负荷预测[J].系统仿真学报,2021,33(08):1866-1874.DOI:10.16182/j.issn1004731x.joss.20-0297. 4 Python代码、数据、文章讲解
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,optuna,ray都是很好很先进的优化框架,里面集成了很多效果非常好的优化算法,推荐大家学习。 4、完整代码和步骤 代码输出如下: 请添加图片描述 此程序运行代码依赖版本为: tensorflow==2.5.0 numpy==1.19.5 keras==2.6....
pso优化lstm 代码python 用pso算法优化svm 粒子群优化SVM 其中代码部分经过测试,实测可用 步骤讲解 1、粒子群是优化的SVM的c和g,由于SVM中的c和g难以选择最优的,故选择PSO来优化,寻找最优的粒子点来作为SVM的c和g。 2、从随机解出发,通过迭代寻找最优解,通过适应度来评价解的质量(适应度函数中打印优化的准确...
有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~ 1 基本定义 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。
具体实现时，我们首先构建基于LSTM的模型，然后通过Python代码实现PSO优化。实际运行结果表明，PSO-LSTM模型在电力负荷预测中的表现优于单纯使用LSTM，为电力系统调度提供了更可靠的依据。相关研究如[1][2][3]展示了PSO-LSTM在电力负荷预测领域的应用潜力，这些研究成果表明，通过PSO优化LSTM，我们可以有效...
简介:PSO-LSTM】基于PSO优化LSTM网络的电力负荷预测(Python代码实现) 💥💥💞💞欢迎来到本博客 ️ ️💥💥 🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。 📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁 ...
简介:【PSO-LSTM】基于PSO优化LSTM网络的电力负荷预测(Python代码实现) 💥1 概述 随着社会的高速发展,精准的短期电力负荷预测越来越重要。短期电力负荷的准确预测不仅对电网规划和电力系统安全经济运行有不可替代的作用,而且对减少发电成本、提高用电质量和市场规划等方面也有重要作用。短期电力负荷预测是指对未来几小时...
📣 部分代码 %% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M =...
三、Python代码实现 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 以下 font.family 设置仅适用于 Mac系统,其它系统请使用对应字体名称 # matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Arial Unicode MS' ...