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ZIP基于INGO-BIlstm算法的电力功率负荷预测模型:超参数优化与滑动窗口输入结构的研究与应用,INGO-BIlstm基于改进北方苍鹰优化算法INGO-bilstm,优化超参数 滑动窗口输入结构

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资源文件列表:

基于改进北方苍鹰.zip 大约有13个文件
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  2. 2.jpg 59.75KB
  3. 3.jpg 101.98KB
  4. 基于改进北方苍鹰优化.html 10.5KB
  5. 基于改进北方苍鹰优化算法优化超参数滑.html 10.28KB
  6. 基于改进北方苍鹰优化算法的模型在电力.doc 1.91KB
  7. 基于改进北方苍鹰优化算法的模型在电力功率负.txt 2.12KB
  8. 基于改进北方苍鹰优化算法的电力功率.html 10.89KB
  9. 基于改进北方苍鹰优化算法的超参数.txt 2.31KB
  10. 基于改进北方苍鹰优化算法的超参数优.txt 1.96KB
  11. 基于改进北方苍鹰优化算法的超参数优化及其在电.doc 1.93KB
  12. 基于改进北方苍鹰优化算法的超参数优化及其在电力功.txt 2.18KB
  13. 文章标题基于改进北方苍鹰优化算法的电力功率负荷预.txt 1.88KB

资源介绍:

基于INGO-BIlstm算法的电力功率负荷预测模型:超参数优化与滑动窗口输入结构的研究与应用,INGO-BIlstm 基于改进北方苍鹰优化算法INGO-bilstm,优化超参数。 滑动窗口输入结构,基于matlab。 电力功率负荷预测,不做任何,效果如下。 可自己替数据和优化算法 ,INGO-Bilstm; 优化超参数; 滑动窗口输入结构; Matlab; 电力功率负荷预测; 数据替换; 算法优化,基于改进算法的电力负荷预测模型
**基于改进北方苍鹰优化算法 INGO-BIlstm 的超参数优化及其在电力功率负荷预测中的应用**
引言
随着人工智能技术的飞速发展电力功率负荷预测成为了电力行业研究的热点其中循环神经网络
RNN的变种——双向长短期记忆网络BiLSTM因其对序列数据的强大处理能力在电力负荷预
测中得到了广泛应用然而如何优化 BiLstm 模型的超参数提高其预测精度一直是研究的重点
本文将探讨一种基于改进北方苍鹰优化算法INGO BiLstm 模型超参数优化方法并使用滑动
窗口输入结构 Matlab 环境下进行电力功率负荷预测
INGO-BIlstm 模型及超参数优化
1. INGO 算法简介
INGO 算法是一种新型的优化算法其灵感来源于北方苍鹰的捕食行为该算法通过模拟自然界的优
化过程能够在复杂的搜索空间中寻找最优解
2. INGO-BIlstm 模型构建
INGO 算法与 BiLstm 模型相结合构建 INGO-BIlstm 模型该模型利用 INGO 算法对 BiLstm
模型的超参数进行优化包括隐藏层数学习率批处理大小等
3. 超参数优化
通过 INGO 算法的迭代优化过程寻找最佳的超参数组合以提高 BiLstm 模型在电力功率负荷预测
中的性能
滑动窗口输入结构
为了更好地捕捉电力功率负荷的时序特性采用滑动窗口输入结构该结构能够根据历史数据和当前
数据动态地调整输入序列的长度从而更好地反映电力功率负荷的时变特性
Matlab 实现
Matlab 环境下实现 INGO-BIlstm 模型首先加载电力功率负荷数据然后构建滑动窗口
输入结构接着构建 BiLstm 模型并利用 INGO 算法进行超参数优化最后对优化后的模型进行
训练和测试
实验结果与分析
1. 不做任何优化的 BiLstm 模型效果如下此处以具体数据为准
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