【风电功率预测】粒子群算法优化长短时记忆网络PSO-LSTM风电功率预测【含Matlab源码 941期】

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分类专栏： 2024年付费专栏智能算法优化神经网络分类预测（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2023-11-01 19:06:21 首次发布
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对于LSTM输入层、隐含层及输出层参数的个人理解
二次元代码屋
03-29 9万+
LSTM输入层要求的维度是三维的，其中包含三个参数:batch_size, input_dim和time_step。隐含层有一个参数：n_hidden。输出层有两个参数：n_hidden和output_dim。下面举两个例子：利用LSTM识别MNIST手写数字集和LSTM时间序列分析，谈谈个人对这些参数含义的理解。 1. 利用LSTM识别MNIST手写数字集 n_input = 28 #...
DL4J源码阅读（六）：LSTM信号前传处理流程
weilan06的博客
01-24 1449
1.1 GravesLSTM参数个数公式         GravesLSTMParamInitializer中 public int numParams(Layer l)方法的参数个数计算公式如下：         int nParams = nLast * (4 * nL) //"input" weights               + nL * (4 * nL + 3) //rec
如何为LSTM重新构建输入数据（Keras）
weixin_33676492的博客
09-05 630
更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 对于初入门的开发人员来说，这可能是非常困难的事情为LSTM模型准备序列数据。通常入门的开发者会在有关如何定义LSTM模型的输入层这件事情上感到困惑。还有关于如何将可能是1D或2D数字矩阵的序列数据转换可以输入到LSTM输入层所需的3D格式的困难。 在本文中，你将了解如何将输...
从零开始应用LSTM网络
pengxiang1998的博客
10-07 1635
模型训练，这里批次大小设置为1，即每次训练一个数据，使用手写循环调用fit，从而没训练一次数据便完成一次权值更新。数据预处理，如将其转换为监督数据，数据归一化，缩放等，划分数据集。该部分包含生成差分数据，归一化，数据缩放，生成监督数据集等。搭建模型，设置网络层结构，设置参数，神经元个数等。编译模型，设置批次大小，损失函数，优化器等。训练模型，设置迭代次数，批次大小传入数据等。模型预测数据，使用已保存模型进行数据预测。转换为差分数据，即将数据变为稳定的。读取数据，如读取时间序列，图片等。
LSTM长短期记忆网络
Lov1_BYS的博客
10-11 365
LSTM是一种特殊的循环神经网络，它通过引入门机制（gate）来解决传统循环神经网络长序列训练过程中的梯度消失和爆炸问题，从而能够更好地处理序列数据。LSTM在传统的循环神经网络基础上增加了三个门结构：遗忘门、输入门和输出门。这些门结构允许网络选择性地忘记或记住特定事物，并控制信息的流动，从而增强了网络的记忆能力和泛化能力。具体来说，LSTM网络利用这些门结构学习长时间依赖关系，比如在语音识别、自然语言处理和时间序列预测等领域中有着广泛的应用。
万字长文：深入理解各类型神经网络（简单神经网络，CNN，LSTM）的输入和输出
Delusional的博客
01-28 1万+
简单神经网络 当输入为标量 对于一个最简单的神经网络而言，它的一个神经元通常长这个样子： 假设我们有a1, a2, ... , an共n个输入，对于每个输入都给定一个权重w1, w2, ... , wn，再给定一个偏置b，将权重和输入相乘，加上偏置，就得到了一个神经元SUM，SUM的表达式为：SUM = w1 * x1 + w2 * x2 + ... + wn * xn + b，在这里由于各个项都是标量，得到的结果SUM也是一个标量。得到了SUM这个输出神经元后，我们通常会在后面加一个激活函数（上
【风电功率预测】粒子群算法优化长短时记忆网络PSO-LSTM风电功率预测【含Matlab源码 941期】.zip
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02-07
优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； ...
【风电功率预测】粒子群算法优化长短记忆神经网络PSO-LSTM台风风电功率预测（多输入多输出）【含Mtalab源码 4209期】.zip
02-07
优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； ...
【风电功率预测】基于matlab粒子群算法优化长短记忆神经网络PSO-LSTM台风风电功率预测（多输入多输出）【含Mtalab源码 4209期】.zip
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PSO-LSTM模型通过PSO算法优化LSTM网络中的权重和偏置参数，使得网络在学习风速、风向、气温等影响风电功率的因素时，能够更好地捕捉到数据的内在规律和复杂关系，从而提升预测的准确性。 本压缩包中含有的MATLAB...
粒子群算法优化长短记忆神经网络PSO-LSTM台风风电功率预测（多输入多输出）【含Mtalab源码 4209期】.zip
10-20
步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开除Main.m的其他m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博主博客文章底部QQ名片； 4.1 ...
粒子群算法优化长短记忆网络PSO-LSTM故障诊断分类【含Matlab源码 6093期】.zip
07-31
4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化LSTM 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化LSTM 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA优化LSTM 4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE优化LSTM 4.4.6 其他优化算法优化LSTM
深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input输入到Linear输出）
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（五）通俗易懂理解——双向LSTM
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中文翻译作者博客：https://www.cnblogs.com/wangduo/p/6773601.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral 英文原文作者网址：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 参考相关网址：https://www.imooc.com/art...
pytorch 利用lstm做mnist手写数字识别分类
xckkcxxck的博客
10-09 5157
代码如下，U我认为对于新手来说最重要的是学会rnn读取数据的格式。 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Oct 9 08:53:25 2018 @author: www """ import sys sys.path.append('..') import torch import datetime from torch.autogra...
LSTM系列_LSTM的数据准备（1）——如何重塑Keras中LSTM网络的输入数据
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手把手教你实现基于LSTM的情感分析(LSTM-based Sentiment) Classification
fengdu78的博客
02-18 2814
首先推荐一个Jupyter环境，是由Google提供的colab(https://colab.research.google.com/)，有免费的GPU可以使用第一次使用需要在实验环境中...
【人工智能学习】【六】循环神经网络
努力奋斗
02-14 819
循环神经网络 循环神经网络（RNN）是一个数学模型，是一个基础的思想的实现，用来做序列信息的预测，比如文本、翻译、推荐等。若要做实际的文本预测的话只用RNN还是不行，它的缺点很多，比如无法关注一个太长的句子。要用到基于RNN的LSTM、BiLSTM等之类的模型。 在【人工智能学习】【五】语言模型中介绍了如何将文本信息通过分词、建立字典来向量化。本篇文章在此基础上，对向量数据进行训练、预测，包括正向...
pytorch pso优化cnn-lstm 智慧海洋-渔船轨迹识别
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11-12 3864
本文主要讲解：pytorch pso优化cnn-lstm 智慧海洋-渔船轨迹识别
利用粒子群算法PSO优化LSTM实现多维输入，单维输出的预测模型，代码内注释详细
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05-22 1347
利用粒子群算法PSO优化LSTM实现多维输入，单维输出的预测模型，代码内注释详细，可学习性强，直接替换数据就可以用，要求matlab版本2020及以上 ID:6960671301506457
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PSO-LSTM（粒子群优化长短期记忆神经网络）是一种结合了粒子群优化算法和LSTM（长短期记忆）神经网络的混合模型，主要用于解决时间序列预测、模式识别和复杂系统建模等多输入单输出问题。在本案例中，PSO-LSTM被用于...
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