【SCI2区】鱼鹰优化算法OOA-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现

最新推荐文章于 2025-07-21 18:25:11 发布

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文章标签：算法 cnn gru

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摘要

随着社会经济的快速发展，电力需求预测越来越重要。本文提出了一种基于鱼鹰优化算法 (OOA)、卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和注意力机制 (Attention) 的用电需求预测模型，并使用Matlab进行了实现。首先，利用OOA算法对CNN-GRU-Attention模型的超参数进行优化，以提高模型的预测精度。然后，使用CNN提取时间序列数据中的空间特征，GRU提取时间特征，Attention机制则关注时间序列中的关键信息，最终预测未来用电需求。本文采用真实世界电力需求数据进行实验验证，结果表明，所提出的模型在预测精度和鲁棒性方面优于其他传统方法，具有较好的应用价值。

关键词：鱼鹰优化算法，卷积神经网络，门控循环单元，注意力机制，用电需求预测，Matlab实现

引言

电力需求预测是电力系统规划、调度和运营的重要组成部分。准确预测电力需求能够帮助电力公司优化资源配置、提高供电可靠性、降低运营成本。随着社会经济发展和智能电网的建设，电力需求呈现出更加复杂的变化趋势，传统的预测方法难以满足当前的需求。近年来，深度学习技术在电力需求预测方面展现出巨大的潜力，尤其是在处理非线性、高维数据方面，取得了显著成果。

模型设计

本文提出的用电需求预测模型主要由以下几个部分组成：

鱼鹰优化算法 (OOA)：OOA是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，适用于对模型超参数进行优化。本文利用OOA算法优化CNN-GRU-Attention模型的超参数，包括卷积核大小、隐藏层神经元个数等，以提高模型的预测精度。
卷积神经网络 (CNN)：CNN擅长提取时间序列数据中的空间特征，例如日内周期性、季节性等。本文利用CNN提取用电需求数据中的空间特征，为后续的GRU模型提供更丰富的输入信息。
门控循环单元 (GRU)：GRU是一种循环神经网络，能够有效地处理时间序列数据，提取时间特征，例如趋势性、季节性等。本文利用GRU提取用电需求数据中的时间特征，学习数据的时间依赖关系。
注意力机制 (Attention)：Attention机制能够关注时间序列中的关键信息，例如突发事件、特殊节假日等，提高模型的预测精度。本文利用Attention机制来提取用电需求数据中的关键信息，进一步提升模型的预测性能。

模型实现

本文使用Matlab语言对提出的模型进行实现。具体步骤如下：

数据预处理：对真实世界电力需求数据进行预处理，包括数据清洗、归一化等操作。
模型训练：利用预处理后的数据对OOA-CNN-GRU-Attention模型进行训练，并使用OOA算法优化模型的超参数。
模型测试：使用训练好的模型对测试集进行预测，并评估模型的预测精度。
结果分析：对模型的预测结果进行分析，并与其他传统方法进行比较，验证模型的有效性。

实验结果

本文使用真实世界电力需求数据进行实验验证，并与其他传统方法进行比较，结果表明，所提出的模型在预测精度和鲁棒性方面均优于其他方法，具有较好的应用价值。

结论

本文提出了一种基于OOA-CNN-GRU-Attention的用电需求预测模型，并使用Matlab进行了实现。实验结果表明，该模型能够有效地预测未来用电需求，具有较高的预测精度和鲁棒性。未来研究将着重于进一步优化模型结构，提高模型的泛化能力，并探索将该模型应用于其他领域，例如风力发电预测、交通流量预测等。