基于QPSO-LSTM的短期风电负荷MATLAB预测程序

参考文献 基于QPSO-LSTM的短期风电负荷预测模型——谭才兴（完全复现） 程序简介 传统的LSTM神经网络超参数和拓扑结构通常是基于经验和试验确定，但这种方法容易受到人为因素的限制，可能无法找到最佳的网络参数。而优化算法能对LSTM神经网络的参数进行训练，确定网络拓扑结构及合适的超参数，以优化网络性能。本文利用PSO算法、QPSO算法对LSTM神经网络的拓扑结构、迭代次数、学习率三个方面进行寻优，确定适合风电负荷数据的最优参数，重新训练LSTM神经网络用于风电预测。由于PSO-LSTM模型和QPSO-LSTM模型仅在优化算法原理上有所不同，而在模型构建上流程几乎相同。 ———————————————— 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_56691527/article/details/135981119