用灰狼算法优化的LSTM模型进行短期电力负荷预测

电力负荷预测在能源管理和电力系统调度中起着重要的作用。传统的预测方法往往难以捕捉到负荷数据的非线性和时序特性。近年来，基于深度学习的方法在电力负荷预测中取得了显著的成果，其中长短期记忆网络（LSTM）是一种常用的神经网络模型。为了进一步提高LSTM模型的预测性能，可以使用灰狼算法对其进行优化。

灰狼算法是一种基于自然界灰狼捕食行为的优化算法。它模拟了灰狼群体的捕食行为，通过迭代搜索来寻找最优解。将灰狼算法与LSTM模型相结合，可以有效地优化模型的权重和阈值，提高预测准确性。

下面是使用MATLAB实现基于灰狼算法优化的LSTM短期电力负荷预测的源代码：

% 导入数据
load('power_load_data.mat');  % 电力负荷数据
data = power_load_data;       % 假设数据已经预处理