1.1 LSTM神经网络算法 1.2 PSO算法 1.3 PSO-LSTM负荷预测模型 2 运行结果 2.1 LSTM 2.2 PSO优化 2.3 PSO-LSTM 2.4 实际值、LSTM、PSO-LSTM比较 3 参考文献 4 Python代码、数据、文章讲解 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。r/> ⛳️座右铭...
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、实现过程 2...
layers.LSTM(units=neurons, input_shape=train_dataset.shape[-2:], return_sequences=True), # units=256表示有256个神经元;return_sequences=True表示将结果传到下一步 layers.Dropout(dropout), # 表示删除一些神经元 layers.LSTM(units=256, return_sequences=True), layers.Dropout(dropout), layers.LSTM(...
1,提出PSO算法对5维sphere函数的极值寻优结果如图所示: 如图所示为PSO对5维sphere函数极值寻优,从图上可以清晰看出,PSO算法大约在200次迭代时就早早的陷入了局部最优解,最终值约为1; 2, 基于LSTM的短期电力负荷预测。 本文选择的是南京某地区的电力负荷值,每天的数据包括平均温度、降水量、相对湿度、相对湿度、10...
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。
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:🎁🎁🎁 ...
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...
1.1 LSTM神经网络算法 1.2 PSO算法 1.3 PSO-LSTM负荷预测模型 📚2 运行结果 2.1 LSTM 2.2 PSO优化 2.3 PSO-LSTM 2.4 实际值、LSTM、PSO-LSTM比较 🎉3 参考文献 🌈4 Python代码、数据、文章讲解 💥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...
这是一个基于 TensorFlow 实现的短期电力负荷预测方法,它结合了改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization, IPSO)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)来进行预测。 IPSO 是一种用于求解优化问题的群体智能算法,它基于粒子群算法并引入了改进策略,能够更好地搜索优化空间,提高优化效果。 在短期电...
PSO优化LSTMpython PSO优化算法的应用实例,一、粒子群算法的概念粒子群优化算法(PSO:Particleswarmoptimization)是一种进化计算技术(evolutionarycomputation)。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想:是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解