【SCI2区】鹈鹕优化算法POA-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Matlab_fudao/article/details/142307855

✅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

摘要

随着全球能源需求的不断增长，准确预测用电需求对于电力系统的安全稳定运行至关重要。近年来，深度学习技术在用电需求预测领域展现出巨大潜力。本文提出一种基于鹈鹕优化算法（POA）、卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和注意力机制的混合模型POA-CNN-GRU-Attention，用于提高用电需求预测的准确性。POA算法作为一种新兴的元启发式优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快的特点，可用于优化CNN-GRU-Attention模型的超参数。CNN能够提取时间序列数据中的局部特征，GRU能够学习时间序列数据的长期依赖关系，注意力机制能够重点关注对预测结果影响较大的时间点特征。通过MATLAB实现POA-CNN-GRU-Attention模型，并在真实电力数据集中进行测试，实验结果表明该模型在预测精度和稳定性方面均优于现有方法。

关键词：用电需求预测，鹈鹕优化算法，卷积神经网络，门控循环单元，注意力机制，MATLAB

1. 引言

用电需求预测是电力系统运行和管理的核心问题之一。准确预测用电需求可以有效地提高电力系统的运行效率，降低能源浪费，并确保电力系统的安全稳定运行。传统的用电需求预测方法主要包括统计学方法、时间序列方法和机器学习方法等。然而，这些方法在处理复杂的非线性时间序列数据时往往存在预测精度低、模型复杂度高等问题。

近年来，深度学习技术在用电需求预测领域取得了显著进展。深度学习模型能够自动学习数据中的复杂特征，并建立更精确的预测模型。其中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是常用的深度学习模型。CNN能够提取时间序列数据中的局部特征，RNN能够学习时间序列数据的长期依赖关系。然而，CNN和RNN在处理复杂的时间序列数据时仍然存在一些挑战。

为了提高深度学习模型的预测精度，研究者们提出了多种改进方法，例如注意力机制和元启发式优化算法。注意力机制能够重点关注对预测结果影响较大的时间点特征，从而提高预测精度。元启发式优化算法能够有效地优化深度学习模型的超参数，从而提升模型的性能。

本文提出一种基于鹈鹕优化算法（POA）、卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和注意力机制的混合模型POA-CNN-GRU-Attention，用于提高用电需求预测的准确性。POA算法作为一种新兴的元启发式优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快的特点，可用于优化CNN-GRU-Attention模型的超参数。CNN能够提取时间序列数据中的局部特征，GRU能够学习时间序列数据的长期依赖关系，注意力机制能够重点关注对预测结果影响较大的时间点特征。通过MATLAB实现POA-CNN-GRU-Attention模型，并在真实电力数据集中进行测试，实验结果表明该模型在预测精度和稳定性方面均优于现有方法。

2. POA-CNN-GRU-Attention模型

2.1 鹈鹕优化算法（POA）

POA算法是一种受鹈鹕捕食行为启发的元启发式优化算法。鹈鹕在捕食时会利用其独特的喙和喉囊将鱼群困住，并将鱼群带到岸边，这种捕食行为体现了全局搜索和局部搜索的有效结合。POA算法通过模拟鹈鹕的捕食行为来优化目标函数。

2.2 卷积神经网络（CNN）

CNN是一种前馈神经网络，它能够提取时间序列数据中的局部特征。CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层使用卷积核对输入数据进行卷积操作，提取数据中的局部特征。池化层用于减少数据维度，避免过拟合。全连接层将卷积层和池化层提取的特征进行整合，并输出预测结果。

2.3 门控循环单元（GRU）

GRU是一种循环神经网络，它能够学习时间序列数据的长期依赖关系。GRU通过门控机制来控制信息的传递，并避免梯度消失问题。

2.4 注意力机制

注意力机制能够重点关注对预测结果影响较大的时间点特征。注意力机制通过学习权重来衡量不同时间点特征对预测结果的贡献度。

2.5 POA-CNN-GRU-Attention模型结构

POA-CNN-GRU-Attention模型的结构如图1所示：

图1 POA-CNN-GRU-Attention模型结构图

该模型的具体步骤如下：

数据预处理: 对原始电力数据进行预处理，例如归一化、缺失值填充等。
POA优化: 使用POA算法优化CNN-GRU-Attention模型的超参数，例如卷积核大小、隐藏层神经元数量等。
CNN特征提取: 使用CNN提取时间序列数据中的局部特征。
GRU时间序列建模: 使用GRU学习时间序列数据的长期依赖关系。
注意力机制: 使用注意力机制重点关注对预测结果影响较大的时间点特征。
预测输出: 输出用电需求的预测结果。

3. MATLAB实现

POA-CNN-GRU-Attention模型可以使用MATLAB进行实现。具体的代码实现步骤如下：

加载数据: 使用MATLAB自带的函数读取电力数据。
数据预处理: 使用MATLAB自带的函数对数据进行预处理。
POA算法实现: 使用MATLAB实现POA算法，并优化模型的超参数。
CNN、GRU和注意力机制实现: 使用MATLAB实现CNN、GRU和注意力机制。
模型训练和评估: 使用MATLAB训练POA-CNN-GRU-Attention模型，并评估模型的性能。

4. 实验结果

为了验证POA-CNN-GRU-Attention模型的有效性，本文在真实电力数据集中进行了测试。实验结果表明，POA-CNN-GRU-Attention模型在预测精度和稳定性方面均优于现有方法，例如LSTM、GRU、CNN-LSTM等模型。

5. 结论

本文提出了一种基于POA、CNN、GRU和注意力机制的混合模型POA-CNN-GRU-Attention，用于提高用电需求预测的准确性。实验结果表明，该模型在预测精度和稳定性方面均优于现有方法。POA-CNN-GRU-Attention模型的应用为电力系统运行和管理提供了新的思路和方法，对于提高电力系统的安全稳定运行具有重要的意义。