【JCR一区级】Matlab实现哈里斯鹰优化算法HHO-Transformer-GRU负荷数据回归预测算法研究

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🔥 内容介绍

：近年来，随着电力系统智能化和数字化程度的不断提高，对电力负荷的准确预测需求日益增长。针对传统负荷预测方法难以有效处理非线性、高维、时序特征等问题，本文提出一种基于哈里斯鹰优化算法（HHO）优化的Transformer-GRU模型，并利用Matlab进行算法实现和实验验证。该方法将Transformer的强大特征提取能力与GRU的时序记忆能力相结合，并利用HHO算法对模型参数进行优化，从而提高负荷预测的准确性和稳定性。实验结果表明，HHO-Transformer-GRU模型在多个数据集上的预测效果显著优于传统的预测模型，为电力系统负荷预测提供了一种新的有效方案。

关键词：电力负荷预测；哈里斯鹰优化算法；Transformer；GRU；Matlab

1. 引言

电力负荷预测作为电力系统运行与控制的重要基础，对于保障电力系统安全稳定运行、提高能源利用效率、促进电力市场交易等方面都具有重要意义。传统的负荷预测方法主要包括回归分析、时间序列分析、人工神经网络等，然而这些方法在处理电力负荷数据的非线性、高维、时序特征等方面存在局限性，难以满足现代电力系统日益增长的预测精度要求。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，Transformer和GRU等新型神经网络模型在电力负荷预测领域得到了广泛应用。Transformer模型能够有效地提取数据中的长期依赖关系，而GRU模型擅长处理时序数据，二者结合可以有效提高电力负荷预测的准确性。然而，这些模型的参数优化问题仍然是一个挑战，传统优化方法往往难以找到全局最优解，影响模型的预测精度。

为了解决上述问题，本文提出一种基于HHO算法优化的Transformer-GRU模型，并利用Matlab进行算法实现和实验验证。该方法将HHO算法的全局搜索能力与Transformer和GRU模型的强大预测能力相结合，从而提高负荷预测的准确性和稳定性。

2. 算法原理

2.1 哈里斯鹰优化算法（HHO）

HHO算法是一种新型的元启发式优化算法，其灵感来源于哈里斯鹰在捕食猎物时的行为。该算法具有以下特点：

• 全局搜索能力强：HHO算法采用随机探索和局部开发相结合的策略，能够在搜索空间中进行全局搜索，避免陷入局部最优解。
• 收敛速度快：HHO算法利用哈里斯鹰的攻击策略，能够快速逼近最优解，提高算法效率。
• 参数少：HHO算法只包含少数参数，易于调节和应用。

2.2 Transformer模型

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，其主要特点是能够有效地提取数据中的长期依赖关系。Transformer模型主要由以下几个模块组成：

• 编码器：将输入数据转换为特征向量。
• 解码器：根据编码器的特征向量生成输出数据。
• 自注意力机制：能够根据输入数据中的不同部分之间的关联关系，计算出每个部分的权重，从而提取出更加有效的特征。

2.3 GRU模型

GRU模型是一种循环神经网络模型，其主要特点是能够处理时序数据，并保留数据中的时序信息。GRU模型主要由以下几个模块组成：

• 隐藏层：用于保存数据的时序信息。
• 门控机制：用于控制隐藏层中信息的更新和传递。

2.4 HHO-Transformer-GRU模型

HHO-Transformer-GRU模型将HHO算法与Transformer和GRU模型相结合，其工作流程如下：

• 数据预处理：对负荷数据进行清洗、归一化等操作。
• 模型训练：利用HHO算法优化Transformer和GRU模型的参数。
• 负荷预测：使用训练好的模型对未来负荷进行预测。

  实验验证

  为了验证HHO-Transformer-GRU模型的有效性，本文利用真实电力负荷数据进行实验，并将预测结果与其他预测模型进行对比分析。实验结果表明，HHO-Transformer-GRU模型在预测精度和稳定性方面都显著优于传统的预测模型，证明了该模型在电力负荷预测领域的有效性和可行性。

  结论

  本文提出了一种基于HHO算法优化的Transformer-GRU模型，并利用Matlab进行算法实现和实验验证。该模型将HHO算法的全局搜索能力与Transformer和GRU模型的强大预测能力相结合，有效地提高了电力负荷预测的准确性和稳定性。实验结果表明，HHO-Transformer-GRU模型在多个数据集上的预测效果显著优于传统的预测模型，为电力系统负荷预测提供了一种新的有效方案。

  未来展望

  未来，可以对HHO-Transformer-GRU模型进行进一步改进，例如：

• 研究更先进的深度学习模型，进一步提高预测精度。
• 开发更有效的参数优化方法，进一步提升模型的鲁棒性。
• 将HHO-Transformer-GRU模型应用到其他电力系统相关问题，例如电力市场交易、电力调度等。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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🌈 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

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🌈 无人机应用方面

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🌈 通信方面

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🌈 信号处理方面

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🌈 元胞自动机方面

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