本文選題：時(shí)間序列預(yù)測(cè) + 長(zhǎng)短期記憶　； 參考：《中國(guó)科技論文》2017年20期

【摘要】：提出了1種基于灰狼優(yōu)化算法的長(zhǎng)短期記憶(long short term memory,LSTM)模型。結(jié)合灰狼優(yōu)化算法全局收斂的優(yōu)點(diǎn),將其應(yīng)用于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)中參數(shù)的優(yōu)化,克服了傳統(tǒng)的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)所采用的隨時(shí)間反向傳播(back propagation through time,BPTT)算法易于收斂于局部最優(yōu)的缺點(diǎn)。將所提出的模型應(yīng)用于時(shí)間序列預(yù)測(cè),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,其性能優(yōu)于基于BPTT的LSTM。
[Abstract]:A long and short term memory short term model based on gray wolf optimization algorithm is proposed. Combined with the advantages of global convergence of grey wolf optimization algorithm, it is applied to the optimization of parameters in long-term and short-term memory networks. It overcomes the shortcoming that the traditional backpropagation propagation through time propagation through (BPTT) algorithm used in the traditional long and short term memory networks is easy to converge to the local optimum. The proposed model is applied to time series prediction. The experimental results show that the proposed model is superior to LSTM based on BPTT.
【作者單位】： 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)信息控制學(xué)院;江蘇師范大學(xué)智慧教育學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51574232,61502212,61673196)
【分類(lèi)號(hào)】：O211.61;TP18

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本文編號(hào)：2004405