【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-优快云博客

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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。