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基于量子粒子群优化算法的LSTM模型在电力负荷预测中的应用
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电力负荷预测在电力系统的规划和运行中起着至关重要的作用。为了提高预测精度,本文提出了一种基于量子粒子群优化(QPSO)算法优化长短期记忆网络(LSTM)超参数的方法。原始负荷数据进行预处理,然后分别建立传统LSTM模型、粒子群优化(PSO)LSTM模型和QPSO-LSTM模型进行负荷预测。通过对比不同模型的预测结果,验证了QPSO-LSTM模型在预测精度和稳定性方面的优越性。实验结果表明,QPSO-LSTM模型在均方误差(MSE)和决定系数(R^2)等指标上均优于传统LSTM模型和PSO-LSTM模型,具有更高的预测精度和泛化能力。本研究为电力负荷预测提供了一种有效的方法,具有重要的应用价值。 网址:https://www.7zcode.com/6064.html QQ 3666308803
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