基于自适应狮群算法优化GRU神经网络进水量预测，gsclst-gru进水量预测,基于黄金正弦改进的狮群算法优化GRU进水量预测

2024-09-01 13:36
文章标签 算法 优化 神经网络 黄金 预测 改进 适应 gru 正弦 水量 狮群 gsclst

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目录
背影
摘要

LSTM的基本定义
LSTM实现的步骤
gru的原理
狮群群算法原理
基于自适应狮群算法优化BILSTM神经网络进水量预测，gsclst-gru进水量预测,基于黄金正弦改进的狮群算法优化BILSTM进水量预测
结果分析
展望
参考论文

背影

传统的方法回归分析容易陷入局部最优准确率低，为提高精度，本文用
，gsclst-gru进水量预测,基于黄金正弦改进的狮群算法优化GRU进水量预测# 摘要

LSTM原理，GRU原理，粒子群算法原理，MATALB编程粒子群优化GRU神经网络的多输入回归分析

LSTM的基本定义

LSTM是一种含有LSTM区块（blocks）或其他的一种类神经网络，文献或其他资料中LSTM区块可能被描述成智能网络单元，因为它可以记忆不定时间长度的数值，区块中有一个gate能够决定input是否重要到能被记住及能不能被输出output。
图1底下是四个S函数单元，最左边函数依情况可能成为区块的input，右边三个会经过gate决定input是否能传入区块，左边第二个为input gate，如果这里产出近似于零，将把这里的值挡住，不会进到下一层。左边第三个是forget gate࿰

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http://www.chinasem.cn/article/1127078。

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