[发明专利]一种通过灰狼算法优化LSTM神经网络模型的方法与系统在审
申请号: | 202210402353.9 | 申请日: | 2022-04-18 |
公开(公告)号: | CN115034126A | 公开(公告)日: | 2022-09-09 |
发明(设计)人: | 都时禹;吴宏卓;胡宇;林燕茹;张欣;张一鸣 | 申请(专利权)人: | 宁波杭州湾新材料研究院;中国科学院宁波材料技术与工程研究所 |
主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/10 |
代理公司: | 宁波市鄞州盛飞专利代理事务所(特殊普通合伙) 33243 | 代理人: | 龙洋 |
地址: | 315000 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明公开了一种通过灰狼算法优化LSTM神经网络模型的方法与系统,涉及LSTM神经网络模型领域,其通过将超参数映射为灰狼个体位置,以通过数据集训练灰狼个体位置对应的LSTM神经网络模型得到的结果值与实际空气质量值的差值为适应度目标函数值,并通过适应度目标函数值划分出α狼,同时为了避免传统灰狼算法中β狼和δ狼对灰狼个体位置的误导,只采用α狼对种群位置进行引导,并且采用莱维飞行策略引领α狼进行全局搜索,通过改进后的灰狼算法对灰狼的位置进行迭代更新;在满足迭代次数后通过α狼的个体位置即最优的超参数与数据集训练LSTM神经网络模型,以通过训练后的模型预测空气质量值,其极大的提高了网络的收敛速度与模型预测的准确性。 | ||
搜索关键词: | 一种 通过 灰狼 算法 优化 lstm 神经网络 模型 方法 系统 | ||
【主权项】:
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