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GAPSO-CNN-BiLSTM,遗传粒子群优化算法来优化CNN-BiLSTM网络做预测,预测精度高于普通的PSO-BiLSTM。 这里把遗传算法跟粒子群优化算法结合,指的不是用遗传算法来优化PSO的参数,而是解决PSO的容易收敛到局部最优点的问题。 ID:53200690425516745
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。
1.一种基于tcn-bilstm-pso组合模型的短期负荷预测方法,其特征在于,包括如下步骤: 2.如权利要求1所述的基于tcn-bilstm-pso组合模型的短期负荷预测方法,其特征在于,步骤1中,stl分解是利用局部加权回归来估计时间序列数据的趋势和季节性成分,并通过差分来获得残差成分;分解如下所示: 3.如权利要求1所述的基于tcn-bil...
本发明公开了一种基于PSOCNNBILSTM的短期风电功率预测方法,本方法包括风速数据预处理,卷积神经网络特征提取,双向长短期记忆网络建模,粒子群优化算法和短期风电功率预测,通过使用PSO优化的CNNBILSTM模型能够对未来时间段内的风电功率进行预测,从而帮助决策者进行电力系统的规划和调度,同时还能够充分利用历史功率数据的特征和...
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...
[2] 刘炳春,王奕博,来明昭,等.构建基于粒子群算法优化的灰色关联度-双向长短期记忆(PSO-GRA-BiLSTM)神经网络对于交通碳排放预测模型及方法:202311089070[P][2023-12-04]. [3] 任妮,鲍彤,刘杨,等.基于粒子群优化算法和长短时记忆神经网络的蟹塘溶解氧预测[J].江苏农业学报, 2021.DOI:10.3969/j.issn.1000...
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类 2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类 2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类 2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类 2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类 ...
2.组合预测类：CNN/TCN/BiTCN/DBN/Transformer/Adaboost结合SVM、RVM、ELM、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU...
本文针对于工业负荷数据量大,波动性强的特点提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)与卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BILSTM)的集成学习模型的负荷预测方法.首先,... 李明海,张柄涛,王锦煜 - 中国自动化大会 被引量: 0发表: 2024年 基于多源异构数据的火焰燃烧状态评估与预测方法研究 BiLSTM)神经网络模型,...