程序名称：基于量子粒子群算法（QPSO）优化LSTM的风电、负荷等时间序列预测算法
实现平台：matlab
代码简介：代码是基于QPSO-LSTM的负荷、光伏、风电等时间序列预测，MATLAB编写。包含LSTM（长短时记忆模型）与粒子群算法优化后的LSTM（PSOLSTM）以及量子粒子群算法优化后的LSTM（QPSOLSTM）的对比实验，可用于风电、光伏等负荷预测，数据为时间序列数据，为单输入单输出，更换数据简单，导入自己的数据即可使用，模型精确度高。QPSO算法属于是比较新的智能算法，有一定创新。代码模块化编写，可以更换数据直接用于自己的文章，附带算法的参考文献
参考文献：《基于QPSO-ELM-KF的电力系统短期负荷预测》《基于改进QPSO-SVM的输电线路覆冰厚度预测》《基于VMD-QPSO-BiLSTM的短期电力负荷预测方法研究》《基于GA理论与QPSO-ELM结合的短期负荷预测方法》《基于量子粒子群优化BP神经网络的风机出力预测》
数据分析与预测/数学建模竞赛数据分析题（数学建模竞赛懒人包/数学建模竞赛常用和创新代码全家桶/基于RBF径向基神经网络的多变量回归/基于VMD（变分模态分解）-SSA（麻雀搜索算法优化）-LSTM/基于EMD（经验模态分解）-KPCA（核主成分分析）-LSTM/基于减法平均优化器优化算法（SABO）-极限学习机（ELM）/基于改进莱维飞行和混沌映射粒子群优化算法(LPSO)-BP神经网络/基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）-CNN-BiLSTM（双向长短期记忆网络）/基于LSTM-Adaboost/基于北方苍鹰算法（NGO）优化长短期记忆网络（LSTM）/CNN-GRU-Attention基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测/基于量子粒子群算法（QPSO）优化LSTM/基于算术优化算法（AOA）优化参数的随机森林（RF）六分类机器学习/基于PSO-Lssvm/基于多层前馈神经网络多输入二分类/基于分解法的周期性时间序列预测/基于ARIMA的差分平稳化时间序列预测/移动平均法+指数平滑法时间序列预测）高质量matlab代码【不断更新】
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各种最新智能优化算法（最新非动物园智能优化算法/带约束的群智能优化算法全家桶/改进粒子群优化算法及对比分析/基于黄金正弦和混沌映射思想的改进减法优化器算法）及应用【不断更新】
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