基于鲸鱼优化算法的门控循环单元WOA-GRU负荷数据回归预测及其实现

基于鲸鱼优化算法的门控循环单元WOA-GRU负荷数据回归预测及其实现

近年来，随着电力行业的快速发展和经济的迅速增长，电力负荷的准确预测对于能源规划及供应安排至关重要。门控循环单元（GRU）是一种广泛应用于时间序列数据处理的循环神经网络模型。然而，由于GRU中存在大量的超参数问题和收敛速度慢等问题，其运行效率和预测精度亟待改进。本文研究基于鲸鱼优化算法（WOA）的门控循环单元WOA-GRU负荷数据回归预测，并给出了相应的matlab实现代码。

1. 门控循环单元WOA-GRU模型
   门控单元GRU是由Cho等人提出的一种循环神经网络模型。GRU模型具有门控机制，可以有效控制信息的流动，提高模型的学习能力。但是，该模型中存在着多个需要调整的超参数，对于模型的性能和预测精度造成了影响。为了克服这些问题，本文提出了一种基于鲸鱼优化算法的门控循环单元WOA-GRU模型，该模型具有自适应性和高效性，并且可以提高模型的学习能力和泛化能力。

2. 鲸鱼优化算法
   鲸鱼优化算法是一种基于仿生学的优化算法，模仿了鲸鱼在寻找食物时的行为。该算法具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点，是一种有效的优化算法。本文将鲸鱼优化算法应用于门控循环单元WOA-GRU模型的优化过程中，来优化模型中的超参数，提高模型的预测精度和泛化能力。

3. 负荷数据回归预测
   本文使用的数据集是从某城市电力系统采集得到的负荷数据，共3000个样本点。将前2000个样本点作为训练数据集，后1000个样本点作为测试数据集。在实验中，采用均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）作为评价指标来评价模型的预测效果。实验结果表明，基于鲸鱼优化算法的门控循环单元WOA-GRU模型在负荷数据回归预测