【独家首发】Matlab实现引力搜索优化算法GSA优化Transformer-LSTM实现负荷数据回归预测

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🔥 内容介绍

近年来，随着电力系统规模的不断扩大和智能电网的建设发展，对电力负荷数据的准确预测变得越来越重要。Transformer-LSTM 模型在时间序列预测领域展现出了良好的性能，但其参数优化问题仍然是一个挑战。本文提出了一种基于引力搜索算法 (GSA) 优化的 Transformer-LSTM 模型，用于电力负荷数据的回归预测。该模型利用 GSA 的全局搜索能力，对 Transformer-LSTM 模型的关键参数进行优化，提高了模型的预测精度和泛化能力。本文在 Matlab 平台上实现了该模型，并通过真实电力负荷数据进行了实验验证，结果表明该模型在预测精度和稳定性方面均优于传统方法。

1. 引言

电力负荷预测是电力系统运行和控制的重要基础，对于保证电力系统的安全稳定运行和提高能源利用效率至关重要。传统的电力负荷预测方法主要包括时间序列分析、统计回归和机器学习等。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度神经网络的电力负荷预测方法受到了广泛关注。

Transformer-LSTM 模型是近年来在时间序列预测领域取得显著成果的一种深度学习模型。该模型结合了 Transformer 的长距离依赖建模能力和 LSTM 的时间序列记忆能力，能够有效地提取和利用时间序列数据的复杂特征，从而提高预测精度。然而，Transformer-LSTM 模型的参数众多，其优化问题是一个巨大的挑战。

为了解决 Transformer-LSTM 模型参数优化问题，本文提出了一种基于引力搜索算法 (GSA) 的优化方法。GSA 是一种基于物理学原理的全局优化算法，其灵感来自于牛顿万有引力定律。通过模拟多个粒子在引力场中的运动，GSA 能够有效地搜索全局最优解。

2. Transformer-LSTM 模型

Transformer-LSTM 模型主要由两部分组成：Transformer 部分和 LSTM 部分。

Transformer 部分: Transformer 部分负责提取时间序列数据中的长距离依赖关系。它使用注意力机制来计算时间序列中不同时刻之间的关联性，从而捕捉到时间序列数据的全局信息。
LSTM 部分: LSTM 部分负责学习时间序列数据的短期记忆信息。它利用门机制来控制信息的流动，从而保留时间序列中的重要特征。

3. 引力搜索算法 (GSA)

GSA 是一种基于物理学原理的全局优化算法，其灵感来自于牛顿万有引力定律。在 GSA 中，每个解都被看作一个粒子，粒子之间相互吸引，吸引力的大小与粒子质量和距离有关。

GSA 的核心思想是：在引力场中，质量较大的粒子对其他粒子的吸引力更大，因此它们更有可能移动到全局最优解附近。GSA 通过模拟多个粒子在引力场中的运动，不断更新粒子的位置和速度，最终找到全局最优解。

4. 基于 GSA 优化的 Transformer-LSTM 模型

本文提出的基于 GSA 优化的 Transformer-LSTM 模型，利用 GSA 算法对 Transformer-LSTM 模型的关键参数进行优化，从而提高模型的预测精度和泛化能力。

4.1 优化目标

GSA 算法的优化目标是找到 Transformer-LSTM 模型参数的最优组合，使得模型的预测误差最小。

4.2 优化过程

GSA 算法的优化过程如下：

初始化粒子群：随机生成多个粒子，每个粒子代表一组 Transformer-LSTM 模型的参数。
计算每个粒子的质量：根据每个粒子的预测误差计算其质量，预测误差越小，质量越大。
计算粒子之间的引力：根据粒子质量和距离计算粒子之间的引力。
更新粒子位置和速度：根据粒子之间的引力更新每个粒子的位置和速度。
重复步骤 2-4，直到达到预设的迭代次数或满足停止条件。

5. 实验验证

本文使用真实电力负荷数据对基于 GSA 优化的 Transformer-LSTM 模型进行了实验验证。实验结果表明，该模型在预测精度和稳定性方面均优于传统方法，证明了 GSA 算法在优化 Transformer-LSTM 模型参数方面的有效性。

6. 结论

本文提出了一种基于引力搜索算法 (GSA) 优化的 Transformer-LSTM 模型，用于电力负荷数据的回归预测。该模型利用 GSA 的全局搜索能力，对 Transformer-LSTM 模型的关键参数进行优化，提高了模型的预测精度和泛化能力。实验结果表明，该模型在预测精度和稳定性方面均优于传统方法，为电力负荷预测提供了一种有效的方法。

7. 未来展望

未来，我们将进一步研究 GSA 算法的改进方法，并将其应用于其他深度学习模型，以提高模型的预测性能。此外，我们将探索如何将其他优化算法与 GSA 算法结合，以进一步提升模型的优化效果。

⛳️ 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