通过基于粒子群算法优化CNN-BiGRU-Attention模型的风电功率预测研究,可以显著提升预测精度和计算效率。具体成果可能包括: 预测精度提升:相比传统预测方法,优化后的模型在风速变化较大或复杂气象条件下表现出更好的预测稳定性和可靠性。 计算效率提高:通过优化模型结构和参数,减少计算复杂度,提高预测速度。
完整程序和数据下载:MATLAB实现PSO-BiLSTM(粒子群优化双向长短期记忆神经网络)多输入单输出 % 1. 寻找最佳参数 NN=5; %初始化群体个数 D=2; %初始化群体维数, T=10; %初始化群体最迭代次数 c1=2; %学习因子1 c2=2; %学习因子2 %用线性递减因子粒子群算法 Wmax=1.2; %惯性权重最大值...
本发明公开了一种基于PSOCNNBILSTMAttention的煤炭需求量预测方法.该方法包括根据GRAPCA模型对第一煤炭需求特征因素和煤炭需求量进行灰色关联度分析得到第二煤炭需求特征因素,根据所述第二煤炭需求特征因素构建第一数据集,再对所述第一数据集进行降维处理得到第二数据集;根据CNNBILSTMAttention混合神经网络和PSO算法建立...
666 -- 1:46 App 【电池预测】第3讲 基于BiLSTM的锂电池剩余寿命预测 170 -- 0:19 App Transformer多输入单输出回归预测 988 -- 0:11 App 【多维时序】PSO-LSTM-Attention粒子群算法优化长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测 340 -- 0:13 App 【多输入多输出】PSO-LSTM粒子群优化长...
最后,我们将PSO算法、LSTM模型和注意力机制进行了融合,提出了PSO-LSTM-Attention模型。该模型首先利用PSO算法对LSTM模型的参数进行优化,然后引入注意力机制,综合考虑多特征数据的重要性,从而提高了模型的预测精度。 综合以上内容,我们可以得出结论:基于粒子群算法优化的长短期记忆神经网络融合注意力机制(PSO-LSTM-Attention...
第二个问题，遗传算法和粒子群的初试设置并没有必然联系，如你所说的设置可以试试，不过这个种群规模...
预测系列程序定制或科研合作方向: 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO-CNN-BiLSTM-Attention 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA-CNN-BiLSTM-Attention 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA-CNN-BiLSTM-Attention 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA-CNN-BiLSTM-Attention 4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE-CNN-BiLSTM-Attention...
4.基于Attention-BiLSTM-LSTM神经网络的短期电力负荷预测方法 [J], 龚飘怡;罗云峰;方哲梅;窦帆 5.基于改进相关向量机算法的短期电力负荷预测方法研究 [J], 陈锡祥;郑伟民;张笑弟;田胜鑫;王宇 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库...
【分类预测】KOA-CNN-BiLSTM-selfAttention开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合自注意力多特征分类预测 88 -- 0:21 App RIME-CNN-LSTM-MATT霜冰优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制分类预测 373 -- 0:34 App 【多输入多输出】SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测 655 -- 0:33...
基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合多头注意力机制CNN-BILSTM-multihead-Attention多维时序预测,多变量输入模型。matlab代码 143 -- 0:21 App 2023雪消融算法SAO优化最小二乘支持向量机回归预测,SAO-LSSVM回归预测,多变量输入模型。 112 -- 0:10 App 基于递归神经网络Elman回归预测,多变量输入模型。 139 -...