【独家首发】Matlab实现矮猫鼬优化算法DMOA优化Transformer-BiLSTM实现负荷数据回归预测-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Matlab_dashi/article/details/140601663

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

🔥 内容介绍

随着能源互联网的快速发展，电力负荷预测在电力系统安全稳定运行、能源资源优化配置等方面扮演着越来越重要的角色。为了提高负荷预测精度，本文提出了一种基于矮猫鼬优化算法 (DMOA) 优化的 Transformer-BiLSTM 模型。该模型首先利用 Transformer 捕捉负荷数据中的长期依赖关系，再结合 BiLSTM 提取负荷数据中的时序特征，最后使用 DMOA 算法对模型参数进行优化。实验结果表明，与其他传统方法相比，该方法在负荷数据回归预测方面具有更高的精度和更强的鲁棒性。

关键词：负荷预测、Transformer、BiLSTM、矮猫鼬优化算法、回归预测

一、引言

电力负荷预测是电力系统规划、运行和管理的重要组成部分。准确预测电力负荷可以有效降低系统运行成本，提高系统运行效率，保证电力供应安全可靠。近年来，随着人工智能技术的快速发展，深度学习方法在电力负荷预测领域取得了显著成果。

然而，传统的深度学习模型在处理时间序列数据时往往面临着以下挑战：

难以捕捉数据中的长期依赖关系；
无法有效提取时序特征；
参数优化困难，容易陷入局部最优。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于 DMOA 优化的 Transformer-BiLSTM 模型。该模型利用 Transformer 的注意力机制来捕捉负荷数据中的长期依赖关系，并利用 BiLSTM 提取负荷数据的时序特征，最后使用 DMOA 算法对模型参数进行优化，提升模型的预测精度。

二、模型框架

本文提出的模型框架如图 1 所示，主要包括以下三个部分：

Transformer 模块：采用 Transformer 的注意力机制，捕捉负荷数据中的长期依赖关系。
BiLSTM 模块：采用双向长短期记忆网络 (BiLSTM)，提取负荷数据的时序特征。
DMOA 优化模块：使用矮猫鼬优化算法 (DMOA)，对 Transformer-BiLSTM 模型的参数进行优化。

图 1 模型框架图

2.1 Transformer 模块

Transformer 是一种基于注意力机制的深度学习模型，它可以有效地捕捉输入数据中的长期依赖关系。Transformer 的核心思想是利用自注意力机制来计算每个词语在句子中的重要性，并根据其重要性进行加权。

在本文中，我们将 Transformer 应用于负荷数据的时间序列建模。具体而言，我们将负荷数据的时间序列划分为多个时间窗口，每个时间窗口对应一个输入序列。Transformer 会根据每个时间窗口内的负荷数据，计算每个时间步的注意力权重，并根据权重进行加权求和，最终得到该时间步的特征表示。

2.2 BiLSTM 模块

BiLSTM 是一种双向长短期记忆网络，它能够同时捕捉输入数据中的正向和反向信息。BiLSTM 具有以下优点：

可以有效地提取时间序列数据中的时序特征；
能够克服长距离依赖问题；
具有较强的非线性表达能力。

在本文中，我们将 BiLSTM 应用于 Transformer 模块的输出结果。BiLSTM 会根据 Transformer 的输出特征，提取时间序列数据中的时序特征，并生成最终的预测结果。

2.3 DMOA 优化模块

DMOA 是一种基于种群的优化算法，它具有以下优点：

能够有效地解决复杂函数的优化问题；
具有较强的鲁棒性和全局搜索能力；
能够避免陷入局部最优。

在本文中，我们将 DMOA 算法应用于 Transformer-BiLSTM 模型的参数优化。DMOA 算法会根据模型的预测误差，对模型参数进行调整，以最大程度地提高模型的预测精度。

三、实验结果与分析

为了验证模型的有效性，我们在真实电力负荷数据集上进行了实验。实验结果表明，本文提出的基于 DMOA 优化的 Transformer-BiLSTM 模型在负荷数据回归预测方面取得了显著效果，其预测精度明显高于其他传统方法。

四、结论

本文提出了一种基于 DMOA 优化的 Transformer-BiLSTM 模型，用于负荷数据回归预测。该模型充分利用了 Transformer 和 BiLSTM 的优势，并通过 DMOA 算法对模型参数进行优化，有效提高了负荷预测精度。实验结果表明，该模型在真实电力负荷数据集上取得了显著效果，其预测精度明显高于其他传统方法。

五、未来展望

未来，我们将进一步研究以下方面：

将 DMOA 算法与其他深度学习模型相结合，探索更有效的负荷预测方法；
研究如何利用更多的数据信息，例如气象数据、社会经济数据等，进一步提高负荷预测精度；
将该模型应用于电力系统优化调度等实际应用场景。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%%  数据分析num_size = 0.8;                              % 训练集占数据集比例outdim = 2;                                  % 最后一列为输出num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度