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基于改进Tent映射的APSO-LSTM天然气需求量预测模型 被引量：8
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作者 温泉 石小平 +1 位作者 张利分 李蕾 《油气储运》 CAS 北大核心 2023年第6期702-712,共11页
为了准确预测多维影响因素条件下天然气需求量的变化,引入自适应惯性权重因子改进粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO),将构建的自适应粒子群优化算法(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)与改进Tent映射相结合,... 为了准确预测多维影响因素条件下天然气需求量的变化,引入自适应惯性权重因子改进粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO),将构建的自适应粒子群优化算法(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)与改进Tent映射相结合,对长短期记忆(Long Short-Time Memory,LSTM)神经网络模型中的隐含层节点数、学习轮数、初始学习速率进行超参寻优,改变传统LSTM模型凭经验设定超参数的不足。基于1999—2020年的10项强相关性影响因素细分数据进行算例验证,并对2021—2030年中国的天然气需求量进行预测。结果表明:改进Tent-APSOLSTM模型组合参数寻优效果最佳,可以更好地适用于中国天然气中短期需求量预测工作。(图5,表6,参34) 展开更多
关键词 天然气需求量 Tent混沌映射 apso-lstm PSO-LSTM LSTM BP神经网络 预测
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基于APSO的LSTM神经网络模型优化方法研究 被引量：4
2
作者 袁琳娜 杨良斌 《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期103-111,共9页
多隐含层长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)循环神经网络权值与阈值更新依赖梯度下降算法,模型收敛速度慢,网络节点的权值计算易出现局部极值,导致LSTM神经网络模型不能得到全局最优,网络模型泛化能力下降,限制LSTM循环... 多隐含层长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)循环神经网络权值与阈值更新依赖梯度下降算法,模型收敛速度慢,网络节点的权值计算易出现局部极值,导致LSTM神经网络模型不能得到全局最优,网络模型泛化能力下降,限制LSTM循环神经网络的应用。因此,利用加速粒子群优化算法(accelerated particle swarm optimization,APSO)的优化能力,提出一种改进LSTM神经网络模型。该模型将均方根误差设计为适宜值函数,并利用APSO算法构建寻优策略,对各神经元节点间的权值进行全局优化,提升模型的泛化和预测性能。通过经典DataMarket及UCI数据集的实验结果表明,APSO-LSTM模型的预测精度较传统LSTM模型有显著提升,验证了APSO-LSTM模型的有效性和实用性。 展开更多
关键词 神经网络 权值优化 适宜值 apso-lstm模型
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面向铝箔车间综合能耗预测系统的研发与应用 被引量：1
3
作者 陈雪斌 袁逸萍 +1 位作者 财音宝音 朱广贺 《制造技术与机床》 北大核心 2023年第9期80-87,共8页
针对高能耗企业能源消耗管理问题,设计了一种基于Lora传输的企业能耗监测与预测系统。系统由软、硬件两方面组成。硬件方面主要有智能仪表、Lora模块和LoraWAN网关,智能仪表进行采集能源消耗,Lora模块对采集数据进行接收与传输,同时采用... 针对高能耗企业能源消耗管理问题,设计了一种基于Lora传输的企业能耗监测与预测系统。系统由软、硬件两方面组成。硬件方面主要有智能仪表、Lora模块和LoraWAN网关,智能仪表进行采集能源消耗,Lora模块对采集数据进行接收与传输,同时采用以LoraWAN网关为中心节点的星形拓扑网络对平台服务器进行映射;软件方面采用B/S架构,整体以SpringBoot、Vue2作为主框架,Mybatis-plus作为ORM框架,通过Shiro进行权限控制。针对车间产生的大量能耗数据,设计了一种基于APSO-LSTM算法的预测模型对车间能耗值进行预测,进而为企业实现节约成本和低碳生产提供参考。测试结果表明,系统可视化效果良好,能耗预测准确性较高,有一定的应用价值。 展开更多
关键词 Lora无线通信网络 能耗监测 apso-lstm 能耗预测
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