麻雀算法优化的SSA-CNN-LSTM模型用于电力负荷预测（包含Matlab代码）

麻雀算法优化的SSA-CNN-LSTM模型用于电力负荷预测（包含Matlab代码）

电力负荷预测在电力系统运行和调度中起着重要作用。准确地预测电力负荷可以帮助电力公司合理规划发电和供电策略，提高电力系统的效率和稳定性。近年来，深度学习技术在电力负荷预测中取得了显著的成果。本文将介绍一种基于麻雀算法优化的SSA-CNN-LSTM模型，该模型结合了卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM），以提高电力负荷预测的准确性和性能。

首先，我们将介绍麻雀算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）。麻雀算法是一种基于自然界麻雀种群行为的优化算法，其模拟了麻雀觅食和迁徙的过程。该算法具有全局搜索和局部搜索的特点，能够有效地搜索高维复杂问题的最优解。在本文中，我们将使用麻雀算法来优化SSA-CNN-LSTM模型的参数，以提高其预测性能。

接下来，我们介绍SSA-CNN-LSTM模型的结构。该模型由三个主要部分组成：卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和麻雀算法优化（SSA）。CNN用于提取电力负荷数据中的时空特征，LSTM用于捕捉时间序列中的长期依赖关系，而SSA用于优化模型的参数。

下面是SSA-CNN-LSTM模型的Matlab代码实现：

% 导入电力负荷数据
load('power_load_data.mat'</