基于灰狼优化算法的长短期记忆网络在时间序列预测中的应用

发布时间：2018-06-10 19:55

  本文选题：时间序列预测 + 长短期记忆　； 参考：《中国科技论文》2017年20期

【摘要】：提出了1种基于灰狼优化算法的长短期记忆(long short term memory,LSTM)模型。结合灰狼优化算法全局收敛的优点,将其应用于长短期记忆网络中参数的优化,克服了传统的长短期记忆网络所采用的随时间反向传播(back propagation through time,BPTT)算法易于收敛于局部最优的缺点。将所提出的模型应用于时间序列预测,实验结果表明,其性能优于基于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.
【作者单位】： 中国矿业大学信息控制学院;江苏师范大学智慧教育学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51574232,61502212,61673196)
【分类号】：O211.61;TP18

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本文编号：2004405