【独家首发】Matlab实现向量加权平均算法INFO优化Transformer-LSTM实现负荷数据回归预测

最新推荐文章于 2025-02-23 10:41:09 发布

原创最新推荐文章于 2025-02-23 10:41:09 发布 · 1.3k 阅读

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🔥 内容介绍

本文提出了一种基于向量加权平均算法 (INFO) 优化 Transformer-LSTM 模型的负荷数据回归预测方法。该方法首先利用 Transformer 模型强大的特征提取能力对时间序列数据进行特征学习，然后将特征信息输入 LSTM 模型进行时间序列预测。为了进一步提升模型预测精度，我们引入 INFO 算法对 Transformer-LSTM 模型的输出进行加权平均，有效地融合了不同时间尺度的预测结果。实验结果表明，该方法在多个负荷数据集上取得了显著的预测效果提升，验证了其在负荷预测领域的有效性和实用性。

1. 引言

负荷预测是电力系统规划、调度和运行的重要组成部分，对于确保电网安全稳定运行、提高能源利用效率具有重要意义。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度神经网络的负荷预测方法取得了显著进展，其中 Transformer 和 LSTM 模型在时间序列预测领域表现出优异性能。

Transformer 模型通过自注意力机制，能够有效地捕获时间序列数据中的长期依赖关系，提升对数据的特征提取能力。LSTM 模型则擅长处理时间序列数据，能够有效地学习时间序列数据的动态变化规律。然而，单独使用 Transformer 或 LSTM 模型进行负荷预测，在面对复杂多变的负荷数据时，仍然存在预测精度不足的问题。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于向量加权平均算法 (INFO) 优化 Transformer-LSTM 模型的负荷数据回归预测方法。该方法结合了 Transformer 和 LSTM 模型的优势，并利用 INFO 算法对模型输出进行加权平均，有效地提升了模型预测精度。

2. 算法介绍

2.1 Transformer-LSTM 模型

Transformer-LSTM 模型由两部分组成：

Transformer 模型：用于对输入时间序列数据进行特征提取，学习数据中的长期依赖关系。
LSTM 模型：用于对 Transformer 模型提取的特征进行时间序列预测。

Transformer 模型的输入为时间序列数据，经过自注意力机制和全连接层，得到特征向量。LSTM 模型则将 Transformer 模型的输出特征作为输入，并利用其内部记忆单元学习时间序列数据的动态变化规律，最终输出预测结果。

2.2 向量加权平均算法 (INFO)

INFO 算法是一种用于时间序列数据预测的集成学习算法。该算法通过对不同时间尺度上的预测结果进行加权平均，有效地融合了不同时间尺度的信息，提高预测精度。

INFO 算法的具体步骤如下：

将输入时间序列数据划分为多个时间尺度。
对每个时间尺度上的数据进行预测，得到不同时间尺度的预测结果。
计算每个时间尺度上的预测结果的权重。
对不同时间尺度的预测结果进行加权平均，得到最终的预测结果。

2.3 模型训练

本文采用梯度下降算法对 Transformer-LSTM 模型进行训练。训练过程中，将预测结果与真实值之间的均方误差作为损失函数，通过反向传播算法调整模型参数，以最小化损失函数。

3. 实验结果

为了验证本文提出的方法的有效性，我们在多个公开的负荷数据集上进行了实验。实验结果表明，本文提出的方法在所有数据集上均取得了显著的预测效果提升，验证了其在负荷预测领域的有效性和实用性。

4. 结论

本文提出了一种基于向量加权平均算法 (INFO) 优化 Transformer-LSTM 模型的负荷数据回归预测方法。该方法结合了 Transformer 和 LSTM 模型的优势，并利用 INFO 算法对模型输出进行加权平均，有效地提升了模型预测精度。实验结果表明，该方法在多个负荷数据集上取得了显著的预测效果提升，验证了其在负荷预测领域的有效性和实用性。

5. 未来工作

未来工作将进一步研究如何改进 INFO 算法，例如探索更有效的权重计算方法，提高算法的鲁棒性。此外，还可以将本文提出的方法应用于其他时间序列预测问题，例如风力发电预测、交通流量预测等。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%%  数据分析num_size = 0.8;                              % 训练集占数据集比例outdim = 2;                                  % 最后一列为输出num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度