【回归预测-LSTM】基于attention机制的LSTM实现时间序列回归预测附matlab代码

最新推荐文章于 2025-04-07 19:32:09 发布

matlab科研助手

最新推荐文章于 2025-04-07 19:32:09 发布

阅读量3.4k

点赞数

分类专栏：机器学习组合优化系列matlab完整代码文章标签：回归 lstm matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_dingdang/article/details/125750508

版权

机器学习组合优化系列matlab完整代码专栏收录该内容

448 篇文章

订阅专栏

1 内容介绍

负荷预测指通过对历史数据的分析挖掘，对未来负荷进行推算、预测的过程，是电力系统领域的传统研究问题［1–2］。为在电力市场环境下，减少化石燃料的消耗，并同时降低购电成本，需准确了解未来的发电能力及负荷水平。然而近年来，随着电力系统不断向智能化方向发展，分布式能源的渗透率逐渐提高、电动汽车等可调控柔性负荷的不断增多，使得电网负荷的随机性逐步增强［3］，为负荷的准确预测带来更大的挑战。而随着配网智能化的发展，可获得的数据规模大量增加，从原有的 GB级增长到TB级［4］，且仍呈现增长之势［5］。如何在新背景下，有效利用负荷大数据，以提高负荷预测精度，具有重要意义。目前负荷预测的方法主要分为统计方法和人工智能方法两类［6］，其中统计方法包括时间序列和线性回归［7–8］，人工智能方法则包括人工神经网络法［9–11］、支持向量机法［12］及基于深度学习方法［13］等。基于人工智能的方法与统计方法相比，可以有效处理数据中存在的非线性关系。近年来，由于深度学习算法处理非线性映射的能力突出，其在负荷预测领域也逐渐被使用。目前，深度学习在负荷预测中的应用多采用深度置信网络（deep belief network，DBN）和循环神经网络（recurrent neural networks，RNN）模型。文献［13］通过将无监督学习和有监督学习相结合，共同实现DBN 的训练，可以实现较高的预测精度；文献［14］通过将DBN与SVM相结合实现未来1 h的负荷预测，预测精度较高，但忽略了不同时间负荷数据间的联系；文献［15］将一种基于深度学习的RNN-LSTM模型应用于单位住户的用电量预测中，通过训练集训练后，测试集的预测结果图线可以很好地与实际数据拟合；文献［16］表明为实现未来1 h负荷值的预测，采用预测点7天前的负荷数据进行网络训练效果最佳；文献［17］将LSTM 网络应用于短期负荷预测，通过将结果与多层BP网络进行对比，可以看出LSTM网络的预测效果远优于后者。然而LSTM网络是将所有输入特征编码成固定长度的向量表示，忽视了其与待预测负荷之间的关联性大小，因而无法有侧重地对历史数据加以利用。本文针对LSTM算法存在的不足，提出一种基于 attention机制的LSTM神经网络。利用预测点前168 h的历史负荷数据作为网络输入，实现未来1 h的超短期负荷预测。通过计算不同输入量特征的注意力权重，对重要数据分配更多的注意力，从而提高负荷预测精度。通过与BP神经网络进行对比，表明所提方法有更高的预测精度，更适用于超短期负荷预测。在将基于attention机制的LSTM网络应用于超短期负荷预测时，主要需确定网络的输入输出变量、数据预处理方法、网络结构、模型训练方法以及网络评价指标。

2 仿真代码

<span style="color:#333333"><span style="background-color:rgba(0, 0, 0, 0.03)"><code><span style="color:#afafaf">%</span> TPA- LSTM</code><code></code><code>function  [Lstm_Y,state] = LSTMModel(Train_X,params,state)</code><code><span style="color:#afafaf">%</span>% 输入部分</code><code><span style="color:#afafaf">%</span> Train_X  训练样本输入(CBT)</code><code><span style="color:#afafaf">%</span> params   训练权重参数</code><code><span style="color:#afafaf">%</span> state    状态变量</code><code><span style="color:#afafaf">%</span>% 需要学习的参数</code><code>weight = params.lstm.weights;</code><code>recurrentWeights = params.lstm.recurrentWeights;</code><code>bias = params.lstm.bias;</code><code><span style="color:#afafaf">%</span>% 不同批次间传递的参数(这里假设每一轮epoch中，不同Batch间的state是传递的，但不学习；</code><code><span style="color:#afafaf">%</span>   不同epoch之间的state重置）</code><code></code><code></code><code>h0 = state.lstm.h0;</code><code>c0 = state.lstm.c0;</code><code>[Lstm_Y,h0,c0] = lstm(Train_X,h0,c0,weight,recurrentWeights,bias);</code><code></code><code>state.lstm.h0 = h0;</code><code>state.lstm.c0 = c0;</code><code></code><code>%% 输出</code><code><span style="color:#afafaf">%</span> Lstm_Y</code><code><span style="color:#afafaf">%</span> state</code><code>end</code></span></span>