【独家首发】Matlab实现飞蛾扑火优化算法MFO优化Transformer-BiLSTM实现负荷数据回归预测

 ✅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

近年来，电力负荷预测在智能电网中扮演着越来越重要的角色。准确预测负荷能够有效提高能源效率，降低运营成本，并促进电网的稳定运行。本文提出了一种基于飞蛾扑火优化算法（Moth-Flame Optimization, MFO）优化的Transformer-BiLSTM模型，用于电力负荷数据的回归预测。该模型利用Transformer的并行处理能力提取时间序列数据的长程依赖关系，并结合BiLSTM的双向循环神经网络结构学习时间序列数据的上下文信息，最终实现对负荷数据的准确预测。MFO算法作为一种新型的元启发式优化算法，能够有效地寻找到模型的最优参数，提升模型的预测精度。本文采用Matlab软件进行模型的实现，并通过实际电力负荷数据进行实验验证，结果表明该方法能够有效提高负荷预测精度，为电力系统运营提供更可靠的技术支撑。

1. 引言

电力负荷预测是智能电网中一项重要的任务，其准确性直接影响着电网的调度、运行和安全。随着电力系统日益复杂化，传统的预测方法已无法满足需求，迫切需要新的预测模型来提高预测精度。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，尤其是Transformer和BiLSTM模型因其强大的特征提取能力和非线性拟合能力，在负荷预测中得到了广泛应用。

Transformer模型能够有效地处理时间序列数据中的长程依赖关系，但其计算量较大，且在处理短时间序列数据时效果不如BiLSTM模型。BiLSTM模型能够双向学习时间序列数据的上下文信息，但其对长程依赖关系的捕捉能力有限。为了克服两种模型的不足，本文将Transformer和BiLSTM模型进行融合，并利用MFO算法对其进行优化，以期提升模型的预测精度。

2. 模型结构

本文提出的模型结构如图1所示，包含三个主要部分：Transformer编码器、BiLSTM解码器和MFO优化模块。

2.1 Transformer编码器

Transformer编码器主要用于提取时间序列数据的长程依赖关系。其核心思想是使用自注意力机制来学习时间序列数据的全局信息。编码器由多个编码层堆叠而成，每个编码层包含一个自注意力层和一个前馈神经网络层。自注意力层能够计算序列中不同位置之间的相关性，并根据相关性对序列进行加权平均，从而提取时间序列数据的全局信息。前馈神经网络层则进一步对自注意力层输出的特征进行非线性变换。

2.2 BiLSTM解码器

BiLSTM解码器主要用于学习时间序列数据的上下文信息。其结构包含两个方向的LSTM网络，分别从正向和反向学习时间序列数据的上下文信息，并将其融合到最终的预测结果中。

2.3 MFO优化模块

MFO算法是一种基于自然现象的元启发式优化算法，其灵感来源于飞蛾趋光特性。算法中，飞蛾模拟真实飞蛾的飞行路径，通过不断优化自身的位置来寻找最优解。在本文中，MFO算法用于优化模型的超参数，包括Transformer编码器和BiLSTM解码器的层数、神经元数量、学习率等。

3. 算法实现

本文采用Matlab软件实现模型的训练和预测。具体步骤如下：

• **数据预处理：**对电力负荷数据进行归一化处理，使其分布在0到1之间。

• **模型训练：**使用训练数据训练Transformer-BiLSTM模型，并利用MFO算法优化模型的超参数。

• **模型预测：**使用训练好的模型对测试数据进行预测，并计算模型的预测精度。

4. 实验结果与分析

为了验证模型的有效性，本文使用实际电力负荷数据进行实验，并与其他常见预测模型进行对比。实验结果表明，本文提出的MFO优化Transformer-BiLSTM模型在预测精度方面优于其他模型，能够有效提高负荷预测精度。

5. 结论

本文提出了一种基于MFO优化Transformer-BiLSTM模型的电力负荷数据回归预测方法。该模型利用Transformer的并行处理能力提取时间序列数据的长程依赖关系，并结合BiLSTM的双向循环神经网络结构学习时间序列数据的上下文信息，最终实现对负荷数据的准确预测。MFO算法作为一种新型的元启发式优化算法，能够有效地寻找到模型的最优参数，提升模型的预测精度。实验结果表明，该方法能够有效提高负荷预测精度，为电力系统运营提供更可靠的技术支撑。

未来工作

未来工作将进一步研究以下方向：

• 将模型扩展到多变量负荷预测，考虑不同因素对负荷的影响。

• 研究更先进的优化算法，进一步提升模型的预测精度。

• 将模型应用于其他时间序列预测领域，例如风能预测、太阳能预测等。

⛳️ 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

🔗 参考文献

[1] 郑林江,龙颢.一种基于Transformer框架的多变量长序列时间序列预测模型的构建方法:CN202210162689.2[P].CN202210162689.2[2024-07-19].

[2] 蔡美玲,汪家喜,刘金平,等.基于Transformer GAN架构的多变量时间序列异常检测[J].中国科学:信息科学, 2023, 53(5):972-992.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP