【独家首发】Matlab实现豪猪优化算法CPO优化Transformer-BiLSTM实现负荷数据回归预测

原创已于 2024-11-06 20:05:59 修改 · 778 阅读

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#算法 #matlab #transformer

于 2024-07-22 10:48:28 首次发布

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🔥 内容介绍

摘要：负荷数据预测是电力系统运行和管理的关键环节，近年来深度学习模型，尤其是 Transformer 和 BiLSTM，在负荷预测领域取得了显著成果。然而，传统深度学习模型训练过程容易陷入局部最优，导致预测精度受限。本文提出了一种基于豪猪优化算法 (CPO) 优化的 Transformer-BiLSTM 模型，旨在提高负荷数据回归预测的精度。该模型利用 CPO 算法对 Transformer-BiLSTM 模型的权重进行优化，克服了传统梯度下降算法的局限性，提升了模型的泛化能力。通过 Matlab 实现并验证了该模型在实际负荷数据上的有效性，实验结果表明 CPO 优化后的 Transformer-BiLSTM 模型能够取得更优的预测精度，有效提升了负荷预测的准确性和可靠性。

关键词：负荷预测，Transformer，BiLSTM，豪猪优化算法，回归预测

1. 引言

电力系统负荷预测是电力系统稳定运行和安全管理的关键环节。准确的负荷预测可以帮助电力公司合理安排发电计划，提高能源利用效率，降低运营成本。随着智能电网的快速发展，负荷数据呈现出非线性、高维、时变等复杂特征，传统统计模型和机器学习模型在处理此类复杂数据时，预测精度有限。近年来，深度学习模型，特别是 Transformer 和 BiLSTM 模型，因其强大的特征提取能力和非线性建模能力，在负荷预测领域取得了显著成果。

然而，传统深度学习模型训练过程容易陷入局部最优，导致预测精度受限。为了克服这一局限性，本文提出了一种基于豪猪优化算法 (CPO) 优化的 Transformer-BiLSTM 模型，旨在提高负荷数据回归预测的精度。CPO 算法是一种新兴的元启发式优化算法，具有良好的全局搜索能力，能够有效地克服局部最优问题。

2. 模型结构

本文提出的基于 CPO 优化的 Transformer-BiLSTM 模型结构如图 1 所示。该模型主要由三个部分组成：

Transformer 模块：采用多头注意力机制，能够有效地提取时间序列数据的长距离依赖关系，提高模型的特征提取能力。
BiLSTM 模块：利用双向循环神经网络结构，能够同时考虑时间序列数据的过去和未来信息，提高模型对数据变化的敏感度。
CPO 优化模块：利用 CPO 算法对 Transformer-BiLSTM 模型的权重进行优化，克服了传统梯度下降算法的局限性，提升了模型的泛化能力。

图 1. 基于 CPO 优化的 Transformer-BiLSTM 模型结构

3. 豪猪优化算法

豪猪优化算法 (CPO) 是一种新兴的元启发式优化算法，灵感来源于豪猪的防御机制。CPO 算法通过模拟豪猪的刺针相互排斥和吸引的行为，在搜索空间中进行全局搜索，并最终找到最优解。

CPO 算法的主要特点如下：

全局搜索能力强： CPO 算法利用刺针之间的排斥和吸引关系，能够在搜索空间中进行全局搜索，避免陷入局部最优。
参数少： CPO 算法参数较少，易于实现。
适应性强： CPO 算法可以应用于各种优化问题，具有较强的适应性。

4. 模型训练

模型训练过程如下：

数据预处理：将原始负荷数据进行预处理，包括数据清洗、归一化等操作。
模型初始化：初始化 Transformer-BiLSTM 模型的权重。
CPO 优化：利用 CPO 算法对模型权重进行优化，目标函数为模型在验证集上的误差。
模型评估：使用测试集对模型进行评估，评价模型的预测精度。

5. 实验结果

为了验证本文提出的模型的有效性，在实际负荷数据上进行了实验。实验结果表明，CPO 优化后的 Transformer-BiLSTM 模型能够取得更优的预测精度，有效提升了负荷预测的准确性和可靠性。

6. 结论

本文提出了一种基于 CPO 优化的 Transformer-BiLSTM 模型，用于负荷数据回归预测。该模型利用 CPO 算法对 Transformer-BiLSTM 模型的权重进行优化，克服了传统梯度下降

⛳️ 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