基于IPSO算法优化GRU神经网络的燃气负荷预测

doi:10.13873/J.1000-9787(2023)02-0126-04

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基于IPSO算法优化GRU神经网络的燃气负荷预测

更新时间：2025-09-11

- 基于IPSO算法优化GRU神经网络的燃气负荷预测
- Issue 2, Pages: 126-129(2023)
- 作者机构：
  
  北京建筑大学电气与信息工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)02-0126-04
  CLC： TP18;TU996.3
- Published：2023
- 稿件说明：
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[J]. 2023, (2): 126-129.
DOI：

[J]. 2023, (2): 126-129. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2023)02-0126-04.

摘要

燃气负荷具有非平稳性、非线性等特点，机理建模困难。为寻求更准确的燃气负荷预测方法，提出一种基于改进粒子群(IPSO)算法优化门控循环单元(GRU)的燃气负荷预测模型。首先，确定了模型的结构与输入变量；然后，针对长短期记忆(LSTM)神经网络复杂度高，训练速度慢的问题，提出采用相较于LSTM单元结构更加简单的GRU作为预测模型，并采用粒子群优化(PSO)算法对GRU网络参数进行优化，引入非线性惯性权重对PSO算法进行改进。实验表明：所提模型相对误差为1%

精度高于传统LSTM与GRU模型。

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关键词

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