本文選題：時間序列預測 + 長短期記憶　； 參考：《中國科技論文》2017年20期

【摘要】：提出了1種基于灰狼優(yōu)化算法的長短期記憶(long short term memory,LSTM)模型。結合灰狼優(yōu)化算法全局收斂的優(yōu)點,將其應用于長短期記憶網絡中參數的優(yōu)化,克服了傳統(tǒng)的長短期記憶網絡所采用的隨時間反向傳播(back propagation through time,BPTT)算法易于收斂于局部最優(yōu)的缺點。將所提出的模型應用于時間序列預測,實驗結果表明,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】： 中國礦業(yè)大學信息控制學院;江蘇師范大學智慧教育學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51574232,61502212,61673196)
【分類號】：O211.61;TP18

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本文編號：2004405