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| 基于改进PSO优化LSTM网络的短期电力负荷预测 | |
| 作者姓名： | 魏腾飞 潘庭龙 |
| 摘 要： | 为了提高短期电力负荷预测的精度,提出一种基于自适应柯西变异粒子群(ACMPSO)算法优化长短期记忆(LSTM)神经网络的短期电力负荷预测模型(ACMPSO-LSTM).针对LSTM模型参数较难选取的问题,采用ACMPSO算法进行LSTM模型参数寻优,利用非线性变化惯性权重来提高PSO算法的全局寻优能力和收敛速度,并在寻... |
| 关 键 词： | 短期电力负荷预测 粒子群算法 长短期记忆神经网络 惯性权重 变异操作 |