【独家首发】Matlab实现鱼鹰优化算法OOA优化Transformer-LSTM实现负荷数据回归预测

最新推荐文章于 2024-12-18 16:25:40 发布

原创最新推荐文章于 2024-12-18 16:25:40 发布 · 639 阅读

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🔥 内容介绍

本文提出了一种基于鱼鹰优化算法 (OOA) 优化 Transformer-LSTM 网络的负荷数据回归预测方法。该方法利用 OOA 的全局寻优能力对 Transformer-LSTM 模型的超参数进行优化，旨在提升模型的预测精度和泛化能力。在 Matlab 平台上，利用实际电力负荷数据进行实验验证，并与其他优化算法和模型进行对比分析。结果表明，该方法能够有效地提升负荷数据回归预测的精度，并具有较好的泛化能力，为电力负荷预测领域提供了一种新的思路和方法。

1. 引言

电力负荷预测是电力系统规划、运行和管理的关键环节，其准确性直接影响着电力系统的安全、经济和可靠运行。近年来，随着智能电网的发展，负荷数据的复杂性和非线性特征越来越明显，传统的预测方法难以满足实际需求。深度学习模型，尤其是 Transformer-LSTM 网络，在处理序列数据方面展现出强大的优势，成为负荷预测研究的热点。然而，Transformer-LSTM 网络的超参数对模型性能影响较大，需要进行合理的优化才能发挥其优势。

鱼鹰优化算法 (OOA) 是一种新型的元启发式优化算法，其灵感来源于鱼鹰的捕食行为，具有全局寻优能力强、收敛速度快、参数少等优点，适合用于优化复杂问题。

2. 负荷数据回归预测方法

2.1 Transformer-LSTM 网络

Transformer-LSTM 网络结合了 Transformer 的注意力机制和 LSTM 的序列记忆能力，能够有效地提取负荷数据的时空特征。

Transformer 模块: Transformer 模块利用自注意力机制来捕捉数据内部的关联性，可以有效地提取不同时间步之间的依赖关系。
LSTM 模块: LSTM 模块通过门控机制来控制信息的流动，可以有效地捕捉负荷数据的时序特征。

2.2 鱼鹰优化算法 (OOA)

OOA 算法模拟鱼鹰捕食的过程，通过对鱼鹰个体的位置、速度、捕食策略等进行建模，来实现对目标函数的优化。

鱼鹰个体: 每个鱼鹰个体代表一个可能的解。
捕食策略: 鱼鹰个体根据自身的观察和学习来调整自己的捕食策略，从而找到最优的捕食位置。

2.3 优化流程

初始化: 初始化 Transformer-LSTM 网络的超参数和 OOA 的参数。
训练: 使用 OOA 对 Transformer-LSTM 网络的超参数进行优化，并利用训练数据进行训练。
预测: 使用训练好的模型对测试数据进行预测。
评价: 使用评价指标，如均方根误差 (RMSE) 和平均绝对误差 (MAE)，评估模型的预测精度。

3. 实验验证

3.1 数据集

实验使用某地区实际电力负荷数据，数据包含时间戳和负荷值。

3.2 实验设置

Transformer-LSTM 模型结构：包含 2 个 Transformer 模块和 2 个 LSTM 模块。
OOA 参数：种群规模为 50，最大迭代次数为 100。
评价指标：RMSE 和 MAE。

3.3 实验结果

将 OOA 优化后的 Transformer-LSTM 网络与其他优化算法和模型进行对比分析，结果如下：

OOA 优化后的 Transformer-LSTM 网络在 RMSE 和 MAE 上都取得了最优的预测精度。
相比于其他优化算法，OOA 能够更有效地找到 Transformer-LSTM 网络的最佳超参数组合。

4. 结论

本文提出了一种基于 OOA 优化 Transformer-LSTM 网络的负荷数据回归预测方法。实验结果表明，该方法能够有效地提升负荷数据回归预测的精度，并具有较好的泛化能力。该方法为电力负荷预测领域提供了一种新的思路和方法。

⛳️ 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