【PSO-LSTM】基于PSO优化LSTM网络的电力负荷预测(Python代码实现)
💥1 概述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...
基于遗传算法的梯级水电站群优化调度研究(Python代码实现)
💥1 概述中国是一个洪水多发的国家,洪涝灾害造成的社会经济损失在所有自然灾害损失中位居第一,占 60%以上。中国 10%的国土面积、40%的人口、30%的耕地、70%的农业总产值和 100 座大中城市都在受到洪涝灾害的威胁。近年来,中国通过梯级水电站群开展调节水流、拦洪蓄水、承载调水等工作,有效降...
基于麻雀搜索算法(SSA)优化长短期记忆神经网络参数SSA-LSTM冷、热、电负荷预测(Python代码实现)
💥1 概述电力负荷预测实质是时间序列预测问题,存在非平稳性和影响因素的复杂性。为了提高预测精度,解决长短期记忆神经网络(LSTM)参数选取随机性大、选取困难的问题,本文提出了一种利用麻雀搜索算法(SSA)优化长短期记忆神经网络参数的短期电力负荷预测模型(SSA-LSTM...
基于蜻蜓优化算法的配电网重构求解(Python代码实现)【IEEE123节点算例】
1 概述电力系统 (SEP) 不断扩展,以满足消费者对电能的需求。在这种情况下,配电系统扩展规划 (PESD) 的作用是确定配电网络扩展的指导方针。为此,有必要对馈线元件进行更改,例如在既定的规划范围内更换超过负载限制的导体,通过更改开关状态来更改馈线配置,以及其他确保连续性和质量的基本要素交付给客...
基于遗传算法GA算法优化BP神经网络(Python代码实现)
💥1 概述 BP-GA算法的设计︰基于遗传算法的BP神经网络算法(以下简称BP-GA)就是在BP神经网络的学习过程中,将权重和阀值描述为染色体,并选取适宜的适应函数,然后进行GA迭代,直到某种意义上的收敛.与普通BP学习算法相比,算法 BP一GA的优势在于可以处理一些传统...
【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)
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【ARIMA-WOA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化-长短期记忆神经网络研究(Python代码实现)
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多种优化算法优化LSTM——【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】(Python代码实现)
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【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)
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【ARIMA-WOA-LSTM】差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化算法-LSTM预测研究(python代码实现)
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