粒子群算法优化LSTM
时间: 2023-09-14 13:15:05 浏览: 112
粒子群算法优化LSTM是一种应用于短期电力负荷预测的方法。粒子群算法是一种进化计算技术,通过模拟鸟群中的鸟群行为进行最优解的寻找。在粒子群算法中,每个粒子代表一个解,通过协作和信息共享来寻找最优解。LSTM是一种特殊的循环神经网络,用于处理时间序列数据,具有选择性地保存和遗忘信息的能力。粒子群算法优化LSTM的基本思想是使用粒子群算法来寻找LSTM的最优参数配置,从而提高短期电力负荷预测的准确性和性能。通过迭代更新粒子的速度和位置,并根据当前个体极值和整个粒子群的当前全局最优解来调整粒子的参数配置。通过这种优化方法,可以使LSTM在电力负荷预测中更好地适应数据的特征和建模需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【风电功率预测】基于matlab粒子群算法优化LSTM风电功率预测【含Matlab源码 941期】](https://blog.csdn.net/TIQCmatlab/article/details/117366295)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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