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【ARIMA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）

【ARIMA-WOA-CNN-LSTM】合差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化-卷积神经网络-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）

【RF-SSA-LSTM】随机森林-麻雀优化算法优化时间序列预测研究（Python代码实现）

【ARIMA-SSA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-麻雀优化-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）

因此科学合理进行碳排放预测，制定碳达峰的时间表、路线图迫在眉睫。混合预测模型即在一个模型中耦合自上而下宏观分析与自下而上的部门分析，其可以对整个能源系统（从能源开采到终端消费）进行模拟和预测，同时对经济系统的发展演化进行模拟分析，并实现能源系统与经济系统之间的反馈联系。[1]沙爱敏,陈婷,吕凡任,王晓东.基于组合预测模型的交通碳排放量预测研究[J].节能,2023,42(01):72-75.碳排放预测作为碳达峰碳中和工作的理论依据和研究基础，其预测准确度直接影响地区“双碳”目标与政策的制定。

1]何儒汉,熊捷繁,熊明福.基于背景自适应学习的行人重识别算法研究[J/OL].计算机工程与应用:1-10[2022-12-20].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2127.tp.20211202.1026.002.html。文章包含用于实现自适应识别和控制的在线顺序学习算法、元认知神经网络和前馈神经网络的代码。这些方法也用于解决分类和时间序列预测问题。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

【CEEMDAN-CNN-LSTM】完备集合经验模态分解-卷积神经长短时记忆神经网络研究（Python代码实现）

（recurrent neural network）的推广。当递归神经网络的每个父节点都仅与一个子节点连接时，其结构等价于全连接的循环神经网络。递归神经网络（recursive neural network）是具有树状阶层结构且网络节点按其连接顺序对输入信息进行。本文包含通过展开序列ISTA（SISTA）算法创建的递归神经网络（RNN）的代码，用于序列稀疏编码。递归神经网络（recursive neural network）提出于1990年，被视为。且权重共享，被用于包含结构关系的机器学习任务，在。

【包括：粒子群、蝙蝠、正余旋、多元宇宙、正余弦、JAYA、哈里斯鹰、萤火虫、布谷鸟、非洲秃鹫、麻雀优化、灰狼优化、蜣螂优化】博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。多种优化算法优化LSTM（Python代码实现）部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

[1]金子皓,向玲,李林春,胡爱军.基于完备集合经验模态分解的SE-BiGRU超短期风速预测[J].电力科学与工程,2023,39(01):9-16.[2]蒋富康,陆金桂,刘明昊,丰宇.基于CEEMDAN和CNN-LSTM的滚动轴承故障诊断[J].电子测量技术,2023,46(05):72-77.DOI:10.19651/j.cnki.emt.2210775.

[1]沈露露,梁嘉乐,周雯.基于ARIMA-LSTM的能量预测算法[J].无线电通信技术,2023,49(01):150-156.[2]岑威钧,王肖鑫,蒋明欢.基于EEMD-LSTM-ARIMA的土石坝渗压预测模型研究[J].水资源与水工程学报,2023,34(02):180-185.[3]王鑫,李安桂,李扬,卜令晨,彭怀午,牛东圣,许晨琛,韩欧.基于ARIMA-LSTM模型的综合能源系统负荷与风光资源预测[J].西安建筑科技大学学报(自然科学版),2022,54(05):762-769.DOI:1

[1]邴其春,张伟健,沈富鑫,胡嫣然,高鹏,刘东杰.基于变分模态分解和LSTM的短时交通流预测[J].重庆理工大学学报(自然科学),2023,37(05):169-177.

【VMD-DBO-LSTM】变分模态分解-蜣螂优化算法-长短时记忆神经网络研究（Python代码实现）

1]岑威钧,王肖鑫,蒋明欢.基于EEMD-LSTM-ARIMA的土石坝渗压预测模型研究[J].水资源与水工程学报,2023,34(02):180-185.[2]沈露露,梁嘉乐,周雯.基于ARIMA-LSTM的能量预测算法[J].无线电通信技术,2023,49(01):150-156.(3)采用确定好阶数的ARIMA(p , d ,q)拟合时间序列,并根据预测后的数据和原时间序列进行结果统计和预测精度分析。# ===========主程序================dim = 5 # 鲸鱼的维度。

本文提出了一种基于字典的L1范数稀疏编码，用于时间序列预测，不需要训练阶段，参数调整最少，适用于非平稳和在线预测应用。尝试了约束稀疏编码公式，包括稀疏局部线性嵌入和稀疏最近邻嵌入。16个时间序列数据集用于测试离线时间序列预测方法，其中训练数据是固定的。所提出的方法还与Bagging树（BT），最小二乘支持向量回归（LSSVM）和正则化自回归模型进行了比较。所提出的稀疏编码预测显示出比使用10倍交叉验证的LSSVM更好的性能，并且比正则化AR和Bagging树的性能明显更好。行百里者，半于九十。

[1]沈露露,梁嘉乐,周雯.基于ARIMA-LSTM的能量预测算法[J].无线电通信技术,2023,49(01):150-156.[2]李孟特,于晟华,王森,曹戈,戴雨聪.一种基于ARIMA-LSTM组合模型的电压偏差预测方法[J].电力大数据,2022,25(05):28-35.DOI:10.19317/j.cnki.1008-083x.2022.05.009.

[1]陈帅宇,赵龑骧,蒋磊.基于ARIMA-CNN-LSTM模型的黄河开封段水位预测研究[J].水利水电快报,2023,44(01):15-22.DOI:10.15974/j.cnki.slsdkb.2023.01.002.

麻雀种群分发现者和加入者，负责搜索食物并为其他群体提供食物位置的为发现者，通过跟踪发现者来觅食的 为 加 入 者。在种群中选取一定比例的麻雀，令其具有感知危险的行为并记为警戒者，警 戒者发现危险则种群放弃食物。ＬＳＴＭ 是一 种 带 有 记 忆 与 遗 忘 模 式 的 特 殊 递归神经网络，解决了传统递归神经网络在反向误差传播算法训练中出现的梯度消失与爆炸问题［５］。[1]李森文,张伟,李纯宇,郝思鹏.基于SSA-LSTM的海上风电功率预测[J].机械与电子,2022,40(06):22-25+30.

[1]苏鹏飞,徐松毅,于晓磊.基于WOA-LSTM的窄带通信网网络时延预测算法[J].河北工业科技,2022,39(01):9-15.[2]刘立邦,杨颂,王志坚,贺欣欣,赵文磊,刘守军,杜文广,米杰.基于改进WOA-LSTM的焦炭质量预测[J].化工学报,2022,73(03):1291-1299.[3]万俊杰,单鸿涛.基于WOA优化LSTM神经网络的配电网可靠性评估[J].智能计算机与应用,2021,11(10):107-112+117.

随着社会的高速发展，精准的短期电力负荷预测越来越重要。短期电力负荷的准确预测不仅对电网规划和电力系统安全经济运行有不可替代的作用，而且对减少发电成本、提高用电质量和市场规划等方面也有重要作用。短期电力负荷预测是指对未来几小时或几天的负荷进行预测。电力负荷的变化规律因受到气象、节假日等多种因素的影响，导致负荷的随机性和波动性较大，并且需要输入的模型参数较多，使用传统的预测方法难以胜任。

脉冲神经网络简介：脉冲神经网络 (SNN) 属于第三代神经网络模型，实现了更高级的生物神经模拟水平。除了神经元和突触状态之外，SNN 还将时间概念纳入了其操作之中，是一种模拟大脑神经元动力学的一类很有前途的模型。那么什么是第一代和第二代神经网络模型呢？

本研 究 利 用 麻 雀搜索算法 ( SSA) 以 提 高LSTM 模型准确度为优化目标，以 LSTM 模型中超参数为优化对象，对 LSTM 进行优化，搭建 SSA-LSTM 神经网络模型;将 SSA-LSTM 模型参数的预测。

脉冲神经网络简介：脉冲神经网络 (SNN) 属于第三代神经网络模型，实现了更高级的生物神经模拟水平。除了神经元和突触状态之外，SNN 还将时间概念纳入了其操作之中，是一种模拟大脑神经元动力学的一类很有前途的模型。那么什么是第一代和第二代神经网络模型呢？

然而，基于 BO 的超参数寻优的缺点可以归结为两类：训练时间和 BO 参数的调整。此外，BO 的核函数很难调整,最近的一项研究工作解决了这些问题，如标准化BO 参数。积核参数共享以及层间连接的稀疏性使得 CNN 能够以较小的计算量从高维数据中提取深层次局部特征，并通过卷积层和池化层获得有效的表示[34]。第2 次池化操作后，再利用全连接层将高维数据展平为 1 维数据，从而更加方便的对数据进行处理。而 GRU 则是在 LSTM 的基础上提出，其结 构更简单，参数更少，训练时间短，训练速度也比更快[37]。

RBF网络的基本思想是：用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间，而不需要通过权连接。而隐含层空间到输出空间的映射是线性的，即网络的输出是隐单元输出的线性加权和，此处的权即为网络可调参数。其中，隐含层的作用是把向量从低维度的p映射到高维度的h，这样低维度线性不可分的情况到高维度就可以变得线性可分了，这样，网络由输入到输出的映射是非线性的，而网络输出对可调参数而言却又是线性的。从输入空间到隐层空间的变换是非线性的，而从隐层空间到输出层空间变换是线性的。

专家学者根据对人类视觉的研究，提出了注意力机制，计算机视觉、自然语言处理等领域[14-17]引入该机制优化现有模型，学习并确定重点关注的目标区域，使模型能够在有限资源下关注最有效的信息。在我们的公式化阶段，假设种群中最差的解是大猩猩群中最弱的成员，大猩猩试图避开最差的解，接近最佳解（银背），从而改善大猩猩的所有位置。否则，它将保留在内存中（GX）。1.GTO算法的优化空间包含三种类型的解决方案，其中X被称为大猩猩的位置向量，GX被称为大猩猩候选位置向量，在每个阶段创建，如果其性能优于当前解决方案，则更新。

视觉敏锐，善于飞翔。在空中翱翔时两翅水平伸直，或稍稍向上抬起，偶尔亦伴随着两翅的煽动，但除迁徙期间外，很少在空中翱翔，多隐蔽在森林中树枝间窥视猎物，飞行快而灵活，能利用短圆的翅膀和长的尾羽来调节速度和改变方向、在林中或上或下，或高或低穿行于树丛问，并能加还飞行速度在树林中追捕猎物，有时也在林缘开阔地上空飞行或沿直线滑翔，窥视地面动物活动，一旦发现森林中的鼠类、野兔、雉类、榛鸡、鸠鸽类和其他中小形鸟类的猎物，则迅速俯冲，呈直线追击，用利爪抓捕猎获物。%正确率，相对误差小于20%%正确率，相对误差小于20%

与传统深度学习算法相同，DELM也是用逐层贪婪的训练方法来训练网络，DELM每个隐藏层的输入权重都使用ELM-AE初始化执行分层无监督训练，但是与传统深度学习算法不同的是DELM不需要反向微调过程。=X)，进而求取输出权值βr﹔然后将DELM第1个隐藏层的输出矩阵H当作下1个ELM ― AE的输入与目标输出(=X)，依次类推逐层训练，最后1层用ELM来训练，使用式(2)来求解DELM的最后1个隐藏层的输出权重。%输入-----------------------是最后1个隐藏层的输出矩阵，T是样本标签。