【摘 要】
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为了解决常用时序预测算法精度不高和调参困难的问题,提出基于多层双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络的负载预测方法,包括网络模型设计、自适应参数设置和改进粒子群算法优化等
【基金项目】
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浙江大学-中移在线联合创新实验室资助项目(CMOS01HT20180623),阿里巴巴-浙江大学前沿技术联合研发中心(XT622019000187)
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为了解决常用时序预测算法精度不高和调参困难的问题,提出基于多层双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络的负载预测方法,包括网络模型设计、自适应参数设置和改进粒子群算法优化等步骤.将数据输入网络模型中进行训练,使用自适应算法进行自动调参;采用基于基准模型的多指标融合的模型评价方法,计算改进粒子群算法的适应度;使用改进粒子群算法优化模型的预测结果.通过与多种典型时间序列预测算法的实验对比,方法的预测平均绝对百分比误差减小3.6%~7.2%,训练时间缩短10%以上,实验结果验证了方法在时间序列预测中具有更高的准确
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