【JCR一区级】Matlab实现斑马优化算法ZOA-Transformer-GRU负荷数据回归预测算法研究

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🔥 内容介绍

负荷数据预测是电力系统安全运行和经济调度中至关重要的环节。近年来，深度学习技术在负荷预测领域取得了显著进展，其中Transformer和GRU模型表现出优异的性能。然而，现有方法往往忽略了算法参数优化问题，导致预测精度受限。本文提出了一种基于斑马优化算法(ZOA)的Transformer-GRU负荷数据回归预测算法，并使用Matlab进行了仿真实验。该算法利用ZOA算法优化Transformer和GRU模型的参数，提升模型的泛化能力和预测精度。实验结果表明，与传统预测方法相比，ZOA-Transformer-GRU算法具有更高的预测精度和更强的鲁棒性。

关键词： 负荷数据预测，Transformer，GRU，斑马优化算法，Matlab

1. 绪论

随着社会经济发展和电力需求不断增长，电力系统负荷预测的重要性日益凸显。准确预测负荷变化趋势对于电力系统安全运行、经济调度和新能源接入等方面具有重要意义。近年来，深度学习技术在负荷预测领域取得了显著进展，其中Transformer和GRU模型表现出优异的性能。

Transformer模型是一种基于注意力机制的深度学习模型，能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。GRU模型是一种循环神经网络，能够学习时间序列数据的动态特性。然而，现有的Transformer和GRU模型在负荷数据预测中仍然存在一些问题，例如参数优化问题和模型泛化能力不足等。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于斑马优化算法(ZOA)的Transformer-GRU负荷数据回归预测算法。该算法利用ZOA算法优化Transformer和GRU模型的参数，提升模型的泛化能力和预测精度。

2. 算法原理

2.1 Transformer模型

Transformer模型是一种基于注意力机制的深度学习模型，其核心思想是通过注意力机制来捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。Transformer模型主要由编码器和解码器组成。编码器将输入序列转换为特征向量，解码器根据特征向量生成输出序列。

2.2 GRU模型

GRU模型是一种循环神经网络，能够学习时间序列数据的动态特性。与传统的循环神经网络相比，GRU模型具有更简单的结构和更快的训练速度。

2.3 斑马优化算法(ZOA)

ZOA算法是一种新型的元启发式优化算法，其灵感来源于斑马群体的社会行为。ZOA算法通过模拟斑马群体的觅食行为来寻找最优解。

2.4 ZOA-Transformer-GRU算法

ZOA-Transformer-GRU算法将ZOA算法与Transformer-GRU模型相结合，通过优化Transformer和GRU模型的参数来提高预测精度。算法流程如下：

1. 初始化Transformer和GRU模型的参数。

2. 使用ZOA算法对模型参数进行优化。

3. 利用优化后的模型参数进行负荷数据预测。

4. 计算预测误差并更新模型参数。

5. 重复步骤2-4，直到达到预设的停止条件。

3. 实验与结果

为了验证ZOA-Transformer-GRU算法的有效性，本文使用真实负荷数据进行仿真实验。实验环境如下：

• 操作系统: Windows 10

• 编程语言: Matlab

• 数据集: 某城市历年负荷数据

实验结果表明，与传统预测方法相比，ZOA-Transformer-GRU算法具有更高的预测精度和更强的鲁棒性。

4. 结论

本文提出了一种基于斑马优化算法(ZOA)的Transformer-GRU负荷数据回归预测算法，并使用Matlab进行了仿真实验。该算法利用ZOA算法优化Transformer和GRU模型的参数，提升模型的泛化能力和预测精度。实验结果表明，与传统预测方法相比，ZOA-Transformer-GRU算法具有更高的预测精度和更强的鲁棒性。

5. 未来展望

未来将继续研究以下方向：

• 探索更有效的参数优化策略，提升算法性能。

• 将算法应用于不同类型的负荷数据，验证算法的泛化能力。

• 研究算法在其他电力系统应用场景中的应用。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1]何星月,杨靖,朱兆强,等.基于COOT算法的VMD-HPCA-GRU超短期风电功率预测[J].北京航空航天大学学报, 2023.DOI:10.13700/j.bh.1001-5965.2023.0255.

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