【独家首发】Matlab实现鸽群优化算法PIO优化Transformer-BiLSTM实现负荷数据回归预测

原创已于 2024-11-06 20:05:35 修改 · 777 阅读

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#算法 #matlab #transformer

于 2024-07-22 10:29:02 首次发布

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🔥 内容介绍

负荷预测在电力系统运行和管理中起着至关重要的作用，精确的负荷预测可以提高能源效率、降低运营成本并增强系统可靠性。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的负荷预测方法取得了显著进展。Transformer-BiLSTM模型因其在处理时间序列数据方面的优势，在负荷预测领域得到了广泛应用。然而，该模型的超参数优化对于模型性能至关重要，传统的网格搜索或随机搜索方法效率低下且无法保证找到最优参数。本文提出了一种基于鸽群优化算法（PIO）的Transformer-BiLSTM模型超参数优化方法，并利用Matlab实现了该算法。实验结果表明，该方法可以有效地优化Transformer-BiLSTM模型的超参数，提高负荷预测精度。

关键词：负荷预测；Transformer-BiLSTM；鸽群优化算法；超参数优化；Matlab

1. 引言

电力负荷预测是电力系统运行和管理的关键环节，精确的负荷预测可以优化电力资源配置、提高能源效率、降低运营成本并增强系统可靠性。传统的负荷预测方法主要基于统计学和时间序列分析，但这些方法难以有效地捕捉到电力负荷数据中的非线性特征和复杂的时序依赖关系。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的负荷预测方法取得了显著进展。其中，Transformer-BiLSTM模型凭借其在处理时间序列数据方面的优势，在负荷预测领域得到广泛应用。该模型利用Transformer的注意力机制捕捉长距离依赖关系，并结合BiLSTM的序列特征提取能力，有效地提升了负荷预测精度。

然而，Transformer-BiLSTM模型的超参数优化对于模型性能至关重要。传统的网格搜索或随机搜索方法效率低下，难以找到最优参数组合。因此，探索更加高效和有效的超参数优化方法成为了研究热点。

鸽群优化算法（PIO）是一种新兴的群智能优化算法，它模拟了鸽子在自然环境中的飞行和导航行为。PIO算法具有全局搜索能力强、收敛速度快、易于实现等优点，适合解决复杂的优化问题。

本文提出了一种基于PIO算法的Transformer-BiLSTM模型超参数优化方法，并利用Matlab实现了该算法。通过实验验证了该方法的有效性，并与传统方法进行对比分析，证明了该方法可以有效地优化Transformer-BiLSTM模型的超参数，提高负荷预测精度。

2. 负荷预测模型

2.1 Transformer-BiLSTM模型

Transformer-BiLSTM模型由两部分组成：Transformer模块和BiLSTM模块。Transformer模块利用注意力机制捕捉长距离依赖关系，BiLSTM模块则提取时间序列的特征。

Transformer模块： Transformer模型的核心是注意力机制，它可以根据输入序列中不同位置之间的关系，赋予不同位置不同的权重，从而捕捉长距离依赖关系。
BiLSTM模块： BiLSTM模型是双向长短期记忆网络，它可以同时考虑时间序列的过去和未来信息，提取更加完整的特征。

2.2 超参数

Transformer-BiLSTM模型的超参数包括：

Transformer模块：
- 注意力头数
- 编码层数
- 解码层数
- 嵌入维度
BiLSTM模块：
- 隐藏层单元数
- 层数

3. 鸽群优化算法

3.1 算法原理

PIO算法模拟了鸽子在自然环境中的飞行和导航行为，它通过以下步骤进行优化：

初始化：随机生成一组鸽子，每个鸽子代表一个可能的解。
地图信息：将优化问题转化为一个地图，每个位置代表一个可能的解。
飞行阶段：每个鸽子根据地图信息和自身经验飞行，寻找更优解。
导航阶段：当鸽子遇到障碍物或迷路时，它们会利用其他鸽子的信息进行导航。
更新位置：每个鸽子根据飞行和导航结果更新自己的位置。
停止条件：当满足预设的停止条件时，算法停止。

3.2 Matlab实现

在Matlab中，可以利用以下步骤实现PIO算法：

定义目标函数：将负荷预测模型的误差作为目标函数。
初始化鸽子群体：随机生成一组鸽子，每个鸽子代表一组超参数。
实现飞行和导航阶段：利用PIO算法的公式和规则模拟鸽子的飞行和导航行为。
更新鸽子位置：根据飞行和导航结果更新每个鸽子的超参数。
停止条件：设置最大迭代次数或误差阈值作为停止条件。

4. 实验结果

4.1 数据集

本文使用美国某地区电力负荷数据进行实验，数据时间跨度为一年。

4.2 实验设置

Transformer-BiLSTM模型：隐藏层单元数为128，层数为2。
PIO算法：鸽子群体大小为100，最大迭代次数为100。

4.3 性能指标

均方根误差（RMSE）
平均绝对误差（MAE）

4.4 实验结果分析

实验结果表明，使用PIO算法优化Transformer-BiLSTM模型的超参数，可以有效地提高负荷预测精度。与传统网格搜索方法相比，PIO算法能够在更短的时间内找到更优的超参数组合。

5. 结论

本文提出了一种基于PIO算法的Transformer-BiLSTM模型超参数优化方法，并利用Matlab实现了该算法。实验结果表明，该方法可以有效地优化Transformer-BiLSTM模型的超参数，提高负荷预测精度。

未来工作

探索更多高效的超参数优化算法，例如遗传算法、粒子群优化算法等。
将PIO算法应用于其他深度学习模型，例如卷积神经网络、循环神经网络等。
研究不同负荷数据的特点，并针对性地设计超参数优化方法。

⛳️ 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