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💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁 目录 💥1 概述 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 🌈4 Python代码实现
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］。在时序处理上，ＬＳＴＭ 可对原始序列时间相关性充分利用，比其他机器学习方法更显优势［６９］。如图１所示为 ＬＳＴＭ 单元结构。
麻雀搜索算法模拟麻雀觅食和反捕食行为，具有寻优能力 强、收敛速度快和稳定性好等特点［１０］。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。在ｔ＋１次迭代中，发现者位置更新为
部分代码： # 划分数据集 in_ = data[0:-1, :] out_ = data[1:, 10:] n = range(in_.shape[0]) m=int(len(data) * 0.8) # 训练集数据量占 80% 其余为测试集 train_data = in_[n[0:m],] test_data = in_[n[m:],] train_label = out_[n[0:m],] test_label = out_[n[m:],] # 归一化 ss_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)).fit(train_data) ss_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)).fit(train_label) train_data = ss_X.transform(train_data) train_label = ss_y.transform(train_label) test_data = ss_X.transform(test_data) test_label = ss_y.transform(test_label) 🎉3 参考文献部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。 [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. [2]陈玺. 基于ISSA-LSTM的超短期风电功率预测[D].宁夏大学,2022.DOI:10.27257/d.cnki.gnxhc.2022.000273. [3]李新尧.基于SSA-LSTM神经网络的股票价格预测研究[J].信息系统工程,2023(03):48-50. 🌈4 Python代码实现 |
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