FCGA与改进LSTM-BPNN的燃气负荷预测模型

"基于FCGA和改进LSTM-BPNN的燃气负荷预测，通过多阶段混合模型，结合LSTM、BPNN、Adam优化器和模糊编码遗传算法，提升了燃气负荷预测的准确性。" 本文针对燃气负荷预测这一关键问题，提出了一种创新的方法，旨在克服燃气负荷数据的周期性和随机性所带来的挑战。传统的单阶段预测模型往往无法充分捕捉这些复杂特性，因此，研究者采用了一种多阶段混合模型，该模型结合了长期短期记忆网络（LSTM）和反向传播神经网络（BPNN），并利用模糊编码遗传算法（FCGA）和Adam自适应学习率算法来优化预测过程。 在第一阶段，LSTM被用于初步预测燃气负荷，LSTM因其对序列数据的处理能力而适合处理具有时间依赖性的数据。然而，LSTM的预测结果可能存在误差，即残差值。在第二阶段，这些残差值被用作BPNN的输入，BPNN是一种经典的神经网络，能够处理非线性关系。为了提高BPNN的学习效率，引入了Adam算法，它可以根据训练过程中的梯度信息动态调整学习率，从而加速模型的收敛速度。 接下来，模糊编码遗传算法被应用于BPNN的初始化，通过全局搜索优化BPNN的权重和阈值，以寻找最优参数配置。模糊编码遗传算法结合了模糊逻辑和遗传算法的优势，能够在大型解决方案空间中有效地搜索最佳解，提高模型的泛化能力和预测精度。 通过对比实验，该多阶段混合模型显示出了比单一模型和原始两阶段模型更高的预测准确率。这表明，结合多种技术的模型能够更有效地处理复杂的燃气负荷预测问题，为城市的能源管理和调度提供更为可靠的决策支持。 关键词：LSTM-BPNN残差模型，Adam，模糊编码遗传算法，残差预测，多阶段混合模型，燃气负荷预测 引用格式：姜秋龙，徐晓钟。基于FCGA和改进LSTM-BPNN的燃气负荷预测。计算机系统应用，2021，30(4)：1–8。http://www.c-s-a.org.cn/1003-3254/7760.html 这个研究不仅展示了深度学习和传统机器学习方法的融合潜力，还突显了优化算法在提升模型性能上的重要作用，为未来在能源预测领域的研究提供了新的思路和方法。