【独家首发】Matlab实现蚁狮优化算法ALO优化Transformer-LSTM实现负荷数据回归预测

最新推荐文章于 2025-11-24 15:27:16 发布

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🔥 内容介绍

本文旨在探讨利用蚁狮优化算法(ALO)优化Transformer-LSTM模型来进行负荷数据回归预测。负荷预测是电力系统规划和运营的关键环节，准确的预测能够提高系统效率，降低运营成本。传统的预测方法存在预测精度低、泛化能力差等问题。Transformer-LSTM模型以其强大的时间序列特征提取能力，在负荷预测领域展现出巨大潜力。然而，该模型的性能高度依赖于其超参数的设定。为了克服这一难题，本文提出了一种基于ALO优化Transformer-LSTM模型的负荷预测方法。ALO算法能够有效地搜索最优超参数组合，提高模型的预测精度和泛化能力。本文使用Matlab编程语言实现了该方法，并利用实际负荷数据进行了实验验证。实验结果表明，与传统方法相比，本文提出的ALO优化Transformer-LSTM模型能够显著提高负荷预测精度，展现出更强的泛化能力，为电力系统负荷预测提供了新的思路和方法。

关键词：负荷预测，蚁狮优化算法，Transformer-LSTM，超参数优化，Matlab

1. 概述

随着社会经济的快速发展，电力需求不断增长，对电力系统的可靠性和稳定性提出了更高的要求。负荷预测作为电力系统规划和运营的关键环节，能够为电力调度、发电计划制定、电力市场交易等提供重要参考，其准确性直接影响着电力系统的效率和经济效益。

传统的负荷预测方法主要包括时间序列分析、统计回归和神经网络等。然而，这些方法存在以下局限性：

时间序列分析依赖于历史数据的规律性，对非线性、非平稳数据预测效果较差；
统计回归需要预设模型形式，对数据的先验知识要求较高，泛化能力较弱；
传统神经网络模型结构相对简单，对复杂时间序列数据的特征提取能力有限。

近年来，深度学习技术在负荷预测领域取得了显著进展。Transformer-LSTM模型作为一种新型的时间序列预测模型，以其强大的特征提取能力和非线性建模能力，展现出优异的预测效果。Transformer模块能够有效捕获长程依赖关系，LSTM模块则能够学习时间序列的动态变化趋势。然而，Transformer-LSTM模型的性能高度依赖于其超参数的设定，例如学习率、隐藏层大小、注意力头数等。这些超参数的最佳组合往往难以通过人工经验确定，需要采用智能优化算法来进行搜索。

2. 蚁狮优化算法(ALO)

蚁狮优化算法(Ant Lion Optimizer, ALO) 是一种新兴的仿生优化算法，其灵感来源于自然界中蚁狮捕食蚂蚁的行为。ALO算法利用蚁狮的陷阱机制，将优化问题转化为搜索最佳陷阱位置的问题，从而实现全局最优解的搜索。

ALO算法的主要步骤如下：

初始化蚁狮群体: 随机生成一定数量的蚁狮，每个蚁狮代表一个可能的解决方案。
构建陷阱: 每个蚁狮根据自身位置和适应度值构建陷阱，陷阱的深度和宽度反映了蚁狮的适应度。
蚂蚁行走: 随机生成一定数量的蚂蚁，蚂蚁根据自身位置和陷阱信息进行行走，并最终落入陷阱。
更新蚁狮位置: 每个蚁狮根据落入陷阱的蚂蚁数量更新自身位置，以提高陷阱的吸引力。
迭代搜索: 重复步骤2-4，直到满足终止条件。

ALO算法具有以下优点：

全局搜索能力强: 由于算法采用随机搜索策略，能够有效地避免陷入局部最优解。
参数设置简单: 算法参数较少，易于实现和调整。
收敛速度快: 算法收敛速度快，能够快速找到接近最优解的解。

3. ALO优化Transformer-LSTM模型

本研究将ALO算法引入Transformer-LSTM模型的超参数优化过程，并利用Matlab编程语言实现该方法。具体步骤如下：

构建Transformer-LSTM模型: 使用Matlab建立Transformer-LSTM模型，并设置初始超参数。
定义目标函数: 以模型在验证集上的预测误差作为目标函数，目标是找到能够最小化预测误差的超参数组合。
运行ALO算法: 将目标函数作为ALO算法的适应度函数，运行ALO算法搜索最优超参数组合。
训练优化模型: 使用ALO算法搜索到的最优超参数组合训练Transformer-LSTM模型。
评估模型性能: 使用测试集评估模型的预测精度，并与传统方法进行比较。

4. 实验结果与分析

为了验证本文提出的ALO优化Transformer-LSTM模型的有效性，使用某区域真实负荷数据进行了实验验证。实验结果表明，与传统方法相比，ALO优化Transformer-LSTM模型能够显著提高负荷预测精度，展现出更强的泛化能力。

预测精度提升: 与时间序列分析、统计回归和传统神经网络相比，ALO优化Transformer-LSTM模型的预测误差明显降低，预测精度显著提高。
泛化能力增强: 在不同测试集上，ALO优化Transformer-LSTM模型都能保持较高的预测精度，表明该模型具有较强的泛化能力。

5. 结论

本文提出了一种基于ALO优化Transformer-LSTM模型的负荷数据回归预测方法。该方法能够有效地搜索最优超参数组合，提高模型的预测精度和泛化能力。实验结果表明，该方法能够显著提高负荷预测精度，为电力系统负荷预测提供了新的思路和方法。

6. 未来展望

未来研究将进一步改进ALO优化Transformer-LSTM模型，例如：

探索新的超参数优化策略，进一步提高模型的预测精度。
将ALO算法与其他深度学习模型结合，拓展其在负荷预测领域的应用范围。
研究不同类型负荷数据的预测方法，以提高模型的适应性和泛化能力。

总之，本文提出的ALO优化Transformer-LSTM模型为电力系统负荷预测提供了新的方法和思路，并具有重要的研究价值和应用前景。

⛳️ 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