| 基于遗传算法和长短记忆神经网络组合模型的加油站销量预测 |
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| 引用本文： | 潘诗元,易万里,李翔宇.基于遗传算法和长短记忆神经网络组合模型的加油站销量预测[J].化工自动化及仪表,2022,49(2):207-214. |
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| 作者姓名： | 潘诗元 易万里 李翔宇 |
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| 作者单位： | 中国石油大学人工智能学院,中国人民大学统计学院,东北财经大学统计学院 |
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| 摘 要： | 针对加油站销量波动大且非线性特征明显，使用传统时间序列的预测模型无法满足实际预测需求的情况，提出基于遗传算法（GA）和长短记忆神经网络（LSTM）的销量组合预测模型，在原始数据的基础上加入温度、天气、油价、星期、节假日特征进行辅助预测，对文本类数据使用One-hot编码并使用Embedding降维，采用遗传算法求得LSTM模型的最优超参数来提升模型精度。结果显示：该模型精度保持在90%以上且符合大规模预测需求，能够投入实际应用。
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| 关 键 词： | 遗传算法+长短记忆神经网络 多变量预测 成品油 销量预测 数据降维 |
Gas Station Sales Forecasting Based on Combined Model of Genetic Algorithm and LSTM Neural Network |
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| PAN Shi-yuan,YI Wan-li,LI Xiang-yu.Gas Station Sales Forecasting Based on Combined Model of Genetic Algorithm and LSTM Neural Network[J].Control and Instruments In Chemical Industry,2022,49(2):207-214. |
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| Authors: | PAN Shi-yuan YI Wan-li LI Xiang-yu |
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