【摘 要】
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为了提高中小流域流量预测的精度,提出一种混合遗传算法(SP_GA)优化长短时记忆神经网络(LSTM)的流量预测模型(SP_GA-LSTM).由于LSTM模型参数难以确定,因此采用SP_GA进行参数寻优.SP_GA算法在遗传算法中引入粒子群算法公式作为变异算子,并且在种群进化后期进行模拟退火操作,以此提高算法的收敛速度和全局搜索能力.通过对龙山流域2010年1月到2014年7月39998个小时流量数据进行仿真,结果表明SP_GA算法优化LSTM的方法能够有效提高中小流域流量预测的稳定性和精度.
【机 构】
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河海大学计算机与信息学院,江苏南京211100
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为了提高中小流域流量预测的精度,提出一种混合遗传算法(SP_GA)优化长短时记忆神经网络(LSTM)的流量预测模型(SP_GA-LSTM).由于LSTM模型参数难以确定,因此采用SP_GA进行参数寻优.SP_GA算法在遗传算法中引入粒子群算法公式作为变异算子,并且在种群进化后期进行模拟退火操作,以此提高算法的收敛速度和全局搜索能力.通过对龙山流域2010年1月到2014年7月39998个小时流量数据进行仿真,结果表明SP_GA算法优化LSTM的方法能够有效提高中小流域流量预测的稳定性和精度.
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