m基于PSO-GRU粒子群优化长门控循环单元网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真,包括程序操作录像

作品简介

1.软件版本

matlab2022a

2.运行方法

     使用matlab2022a或者高版本仿真,运行文件夹中的tops.m或者main.m。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。视频播放使用windows media player播放。

3.部分仿真截图






4.内容简介

基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)和长门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)网络的电力负荷预测算法,是一种融合了优化技术和深度学习的先进预测模型。这种混合方法旨在通过PSO算法优化GRU网络的超参数,以提高模型在电力负荷预测任务中的准确性和稳定性。



创作时间:2024-06-03 01:28:32