7.讨论和展望:根据实验结果进行讨论,分析QPSO优化的LSTM模型的效果和优势,并提出进一步改进的方向和思考。 基于量子粒子群优化(Quantum Particle Swarm Optimization, QPSO)算法优化长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的时间序列预测方法,是一种结合了量子计算理论与经典机器学习技术的创新方法,旨在提高对风电...
3.研究基于LSTM的时间序列预测算法:学习LSTM模型的原理和应用,了解其在时间序列预测领域的性能和局限性。可以通过阅读LSTM相关的文献和实现一些简单的案例来加深理解。 4.设计QPSO算法与LSTM的结合方式:将QPSO算法与LSTM模型结合起来,设计一种新的优化方法。可以考虑在LSTM网络的训练过程中引入QPSO算法来优化神经网络的参数。
构建LSTM模型:在QPSO优化之前,首先构建一个基本的LSTM模型。LSTM模型由多个LSTM层和一个输出层组成,其中LSTM层用于提取序列数据的特征,输出层用于预测未来的数值。 量子粒子群算法优化:将构建好的LSTM模型作为目标函数,将LSTM模型的参数作为粒子的位置,使用量子粒子群算法进行参数优化。通过迭代更新粒子的位置和速度,逐步...
1.Matlab实现QPSO-LSTM、PSO-LSTM和LSTM神经网络时间序列预测; 2.输入数据为多输入单输出数据; 3.运行环境Matlab2020及以上,依次运行Main1LSTMNN、Main2PSOLSTMNN、Main3QPSOLSTMNN、Main4CDM即可,其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集,输入多个特征,输出单个变量; LSTM(长短时记忆模型)与...
1.Matlab实现QPSO-LSTM、PSO-LSTM和LSTM神经网络时间序列预测; 2.输入数据为单变量时间序列数据,即一维数据; 3.运行环境Matlab2020及以上,依次运行Main1LSTMTS、Main2PSOLSTMTS、Main3QPSOLSTMTS、Main4CDM即可,其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集; ...
粒子群(PSO)、量子粒子群(QPSO)优化LSTM网络超参数,以均方差为适应度,找出一组网络超参数,解决网络设置参数盲目性的问题。 可用于负荷预测,风电功率预测,光伏发电预测等时序序列,matlab程序,预测效果如下ID:1549681372478723
In order to improve the primary frequency modulation capability of thermal power plants, this paper proposed a method for calculating the primary frequency modulation capability based on long short-term memory network (LSTM) and quantum-behaved particle swarm optimization (QPSO). ...
基于量子粒子群算法（QPSO ）对长短时记忆神经网络（LSTM ）隐含层节点、训练次数与学习率进行寻优预测，将预测结果与多种神经网络进行对比，并通过均方根误差（RMSE ）评价指标进行判断。使用Origin 数据拟合将预测输出结果进行数值拟合，之后输入Matlab 中使用Simulink 搭建控制单元模型，由模糊常量⁃积分⁃微分（F...
基于AQPSO-LSTM-BN的APU故障诊断模型 辅助动力装置(Auxiliary Power Unit,APU)作为飞机的重要装置,不仅可以保证飞机安全启动,在飞机停在地面时,还为飞机供气、供电,保证客舱舒适性。因此,对飞机APU进行故障诊断研究显得尤为重要。 APU故障发生时,排故人员会结合故障发生的现场和自身的相关经验、故障手册的规定等对故障...
从QAR数据库中整理出需要的APU故障数据,将其进行归一化处理并分为训练集和测试集两部分,建立CSV文档数据库;对量子粒子群进行改进,使用改进后的量子粒子群对长短期记忆网络的隐含层单元数目进行寻优;将优化参数后的长短期记忆网络与批规范化相结合搭建网络模型,并在网络最顶层加入Softmax模型,生成AQPSO-LSTM-BN故障...