【SCI2区】黑猩猩优化算法Chimp-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现

 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

物理应用             机器学习

🔥 内容介绍

1. 概述

近年来,随着经济社会的快速发展,用电需求不断增长,准确预测用电需求对于电力系统安全、稳定运行和高效节能至关重要。然而,用电需求受多种因素影响,如季节变化、天气状况、经济活动等,具有非线性、动态性、不确定性等特点,传统预测方法难以准确预测。

深度学习技术,特别是卷积神经网络 (CNN) 和门控循环单元 (GRU) 的出现,为用电需求预测提供了新的思路。CNN擅长提取空间特征,而GRU则擅长捕捉时间序列数据中的时序特征。将二者结合,可以有效提取用电需求数据的空间和时间特征,提高预测精度。

本文提出一种基于黑猩猩优化算法 (Chimp Optimization Algorithm, Chimp) 优化的 CNN-GRU-Attention 模型 (Chimp-CNN-GRU-Attention),用于电力需求预测。该模型首先利用 CNN 提取用电需求数据的空间特征,然后利用 GRU 提取时序特征,最后利用 Attention 机制关注重要特征,进一步提升预测精度。Chimp 算法作为一种新型的元启发式优化算法,具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力,可以有效优化模型参数,提高模型性能。

2. 模型设计

2.1 数据预处理

首先,对原始用电需求数据进行预处理,包括数据清洗、数据归一化、特征工程等操作。

2.2 CNN-GRU-Attention 模型结构

模型结构主要分为三个部分:

  1. 卷积神经网络 (CNN):CNN 由多个卷积层和池化层组成,用于提取用电需求数据的空间特征。

  2. 门控循环单元 (GRU):GRU 是一种循环神经网络,用于提取用电需求数据的时序特征。

  3. Attention 机制: Attention 机制可以关注重要特征,提高模型预测精度。

2.3 黑猩猩优化算法 (Chimp)

Chimp 算法是一种新型的元启发式优化算法,模拟黑猩猩的捕猎行为。它通过探索和开发两种策略来搜索最优解。Chimp 算法可以有效优化模型参数,提高模型性能。

3. Matlab 实现

本文使用 Matlab 软件实现 Chimp-CNN-GRU-Attention 模型。

3.1 数据集

数据集包括历史用电需求数据,包含日期、时间、温度、湿度、风速等特征。

3.2 模型训练

使用训练数据集训练 Chimp-CNN-GRU-Attention 模型,并使用验证数据集评估模型性能。

3.3 模型预测

使用训练好的模型对测试数据集进行预测,并评估模型预测精度。

4. 实验结果与分析

本文进行了大量的实验,验证了 Chimp-CNN-GRU-Attention 模型的有效性。实验结果表明,该模型在用电需求预测方面取得了显著的性能提升。与其他传统预测模型相比,该模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力。

5. 结论

本文提出了一种基于黑猩猩优化算法的 CNN-GRU-Attention 模型,用于电力需求预测。该模型利用 CNN、GRU 和 Attention 机制,有效提取了用电需求数据的空间和时间特征,并通过 Chimp 算法优化模型参数,提高了模型性能。实验结果表明,该模型具有良好的预测精度和泛化能力,为电力系统安全、稳定运行和高效节能提供了有力的技术支撑。

6. 未来展望

未来,可以考虑以下几个方面进行改进:

  1. 探索更复杂的深度学习模型结构,进一步提升预测精度。

  2. 引入更多影响因素,例如经济活动、节假日等,构建更全面的预测模型。

  3. 研究基于云计算和边缘计算的电力需求预测方案,提高预测效率和实时性。

总之,随着深度学习技术的不断发展,基于深度学习的用电需求预测方法将得到更广泛的应用,为电力系统的智能化发展提供新的思路和方法。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 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、 集装箱船配载优化、 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
2 机器学习和深度学习方面

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
2.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
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
5 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
9  雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值