使用Matlab实现粒子群算法优化的短期电力负荷预测模型

电力负荷预测在能源系统中具有重要的作用，它可以帮助电力公司合理调度电力资源、提高能源利用效率。本文将介绍如何使用Matlab编写一个基于粒子群算法优化的长短期记忆网络（LSTM）模型来进行短期电力负荷预测。

LSTM是一种常用于序列数据建模的深度学习模型，它具有记忆单元和门控机制，可以有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系。粒子群算法是一种元启发式优化算法，通过模拟鸟群觅食行为来搜索最优解。将粒子群算法与LSTM相结合，可以进一步优化模型的性能。

以下是使用Matlab实现粒子群算法优化的短期电力负荷预测模型的源代码：

% 加载电力负荷数据
load('load_data.mat'); % 电力负荷数据存储在load_data.mat文件中

% 数据预处理
data = normalize