【独家首发】Matlab实现金豺优化算法GJO优化Transformer-BiLSTM实现负荷数据回归预测

原创已于 2024-11-06 20:06:46 修改 · 764 阅读

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#算法 #matlab #transformer

于 2024-07-23 10:41:19 首次发布

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🔥 内容介绍

摘要：随着电力系统智能化程度不断提高，精确的负荷预测对于保障电网安全稳定运行至关重要。近年来，深度学习技术在负荷预测领域取得了显著进展，尤其是 Transformer 和 BiLSTM 模型的应用。然而，这些模型的超参数选择对预测精度影响巨大，而传统的手动调参方式效率低、效果差。为了解决这一问题，本文提出了一种基于金豺优化算法 (GJO) 优化的 Transformer-BiLSTM 负荷预测模型。该模型利用 GJO 算法的全局搜索能力对 Transformer-BiLSTM 模型的超参数进行优化，从而有效提升了模型的预测精度。实验结果表明，与传统的随机搜索和遗传算法相比，GJO 算法能够更有效地优化 Transformer-BiLSTM 模型，在电力负荷数据回归预测中取得了更好的性能。

**关键词：**负荷预测，Transformer，BiLSTM，金豺优化算法，超参数优化

1. 引言

电力负荷预测作为电力系统运行和规划的关键环节，近年来受到广泛关注。准确的负荷预测能够帮助电力公司制定合理的调度方案，提高电网运行效率，降低运营成本，并有效应对电力负荷波动带来的挑战。

传统的负荷预测方法主要基于统计学和时间序列分析，例如 ARIMA、SVM 等。然而，这些方法受限于模型的复杂度和数据特征提取能力，难以满足日益复杂的电力负荷预测需求。近年来，深度学习技术在负荷预测领域展现出巨大潜力，尤其是 Transformer 和 BiLSTM 模型的应用，其强大的特征提取能力和非线性拟合能力为负荷预测提供了新的思路。

Transformer 模型通过自注意力机制，能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，并提取丰富的特征信息。BiLSTM 模型则能够捕捉时间序列数据中的双向信息，进一步提升模型的预测精度。然而，这些深度学习模型的超参数选择对预测精度影响重大。例如，Transformer 模型中的层数、注意力头数、隐藏层维度等参数，以及 BiLSTM 模型中的隐藏层节点数、循环层数等参数，都需要仔细调整才能达到最佳效果。

传统的超参数优化方法主要依靠人工经验和网格搜索，效率低且容易陷入局部最优。为了解决这一问题，本文提出了一种基于金豺优化算法 (GJO) 优化的 Transformer-BiLSTM 负荷预测模型。GJO 算法是一种新型的元启发式算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。该模型利用 GJO 算法对 Transformer-BiLSTM 模型的超参数进行优化，并结合 Matlab 软件进行实现，最终实现了电力负荷数据的回归预测。

2. 模型方法

2.1 Transformer-BiLSTM 模型

Transformer-BiLSTM 模型结合了 Transformer 和 BiLSTM 模型的优势，能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和双向信息。模型结构如图 1 所示，主要包括以下几个部分：

输入层：将电力负荷数据作为输入，并进行预处理，例如标准化或归一化。
Transformer 层：采用多头自注意力机制对输入数据进行特征提取，并利用残差连接和层归一化操作提高模型的稳定性和鲁棒性。
BiLSTM 层：对 Transformer 层输出的特征序列进行双向循环神经网络处理，进一步提取时间序列数据的上下文信息。
输出层：对 BiLSTM 层输出的特征进行全连接层处理，得到最终的负荷预测值。

2.2 金豺优化算法 (GJO)

GJO 算法是一种模拟金豺捕猎行为的元启发式算法。算法的核心思想是将优化问题转化为金豺捕猎的过程，并利用金豺的群体智能和社会行为来寻找最优解。GJO 算法主要包括以下几个步骤：

初始化种群：随机生成一组金豺个体，每个个体代表一个潜在的解。
适应度评估：根据目标函数对每个金豺个体的适应度进行评估，适应度值越高表示该个体越接近最优解。
社会学习：金豺个体之间通过社会学习机制进行信息交流，并更新自己的位置。
捕猎行为：金豺个体根据适应度值进行捕猎行为，并更新种群的最优解。
终止条件：当满足预设的终止条件，例如达到最大迭代次数或最优解满足精度要求时，算法结束。

2.3 GJO 优化 Transformer-BiLSTM 模型

利用 GJO 算法优化 Transformer-BiLSTM 模型的超参数，主要包括以下步骤：

编码超参数：将 Transformer-BiLSTM 模型的超参数编码为 GJO 算法的个体，例如层数、注意力头数、隐藏层维度等。
构建目标函数：将模型的预测误差作为 GJO 算法的目标函数，目标是找到最小化预测误差的超参数组合。
执行 GJO 算法：使用 GJO 算法优化超参数，并利用优化后的超参数训练 Transformer-BiLSTM 模型。

本实验表明，基于 GJO 算法优化的 Transformer-BiLSTM 模型能够有效提高负荷数据的回归预测精度，并优于传统的随机搜索和遗传算法。这得益于 GJO 算法的全局搜索能力和收敛速度快等优点，能够更有效地找到 Transformer-BiLSTM 模型的最优超参数组合。

⛳️ 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