LSTM Parameters 神经网络第一层神经元个数、神经网络第二层神经元个数、dropout比率、batch_size 开始搜索:初始粒子适应度计算、计算初始全局最优、计算适应值、初始全局最优参数、适应度函数、更新个体最优、更新全局最优、全局最优参数 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...
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 P...
一、引言 粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种启发式优化算法,可以用于优化神经网络模型的参数。在优化长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)时,可以结合粒子群算法来搜索最优的参数设置,以提高LSTM模型的性能和泛化能力。下面是一个简单的步骤示例,演示如何使用PSO来优化LSTM的超参数。 二、...
4. 结合PSO与LSTM进行训练 让我们将PSO与LSTM结合,进行参数优化。 iterations=100for_inrange(iterations):forparticleinparticles:model.fit(X,Y,epochs=int(particle.position[0]),batch_size=int(particle.position[1]),verbose=0)loss=model.evaluate(X,Y)ifloss<particle.best_value:particle.best_value=loss...
LSTM通过遗忘门、输入门和输出门等门控单元，以复杂结构处理时间序列数据，有效地管理信息的流动。然而，LSTM的参数优化往往耗时且易陷入局部最优。PSO作为一种全局寻优算法，通过模拟鸟群行为，能有效加速参数搜索，优化LSTM的权重和偏置矩阵，从而提升预测性能。本文将LSTM模型的关键超参数，如神经元数量、...
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...
464 -- 1:20 App 【python】模拟退火算法SA对SVR超参数寻优 2.4万 112 12:12:28 App 超全超简单!一口气刷完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、DBN等八大深度学习神经网络算法!真的比刷剧还爽! 1.6万 6 4:58 App /sw/从舵机和轮毂电机,到车体、行走机架,到装配体机械手机构设计 3329 2 0...
因此本文通过粒子群优化(PSO)算法自动迭代寻优LSTM模型两个重要参数:神经元个数(m)和学习率(lr)以及SVR模型的两个重要参数惩罚系数c以及核参数g,并把水位预测结果的均方误差(MSE)作为目标函数,MSE公式如下所示: 式中:yt是真实数据,pt是预测值。 2.3.2 SVR-LSTM模型组合 ...
1.Python实现PSO-LSTM粒子群算法优化长短期记忆神经网络时间序列预测(完整源码和数据) anaconda + pycharm + python +Tensorflow 注意事项:保姆级注释,几乎一行一注释,方便小白入门学习! 2.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 3.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程...
ry ，PSO-LSTM ）对东江流域的3个多功能水库枫树坝、新丰江、白盆珠水库的出流进行了模拟，并与传统的水库模型Level Pool Scheme （LPS ）进行对比；使用三参数月度水文模型（Three-Parameter Monthly Hydrological Model Based on the Propor⁃tionality Hypothesis ，TMPH ）进行水库入流和区间来水模拟，与上述...