TOC-Transformer-LSTM-ABKDE，计算机一区算法龙卷风优化算法应用到概率区间预测！Matlab实现

最新推荐文章于 2025-11-24 14:05:54 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-24 14:05:54 发布 · 739 阅读

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#transformer #lstm #算法

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一、引言

在气象预测、电力负荷预测、金融风险预测等领域，仅提供单点预测结果已无法满足实际决策需求 —— 例如，电网调度需明确 “未来 24 小时负荷在 [800MW, 1000MW] 的概率” 以制定供电方案，气象预警需知晓 “明日降雨量处于 [50mm, 80mm]（暴雨等级）的置信度” 以部署防灾措施。这类概率区间预测任务，核心是在给定置信水平（如 90%、95%）下，输出包含真实值的区间范围及对应概率分布，其关键挑战在于 “区间覆盖率高” 与 “区间宽度小” 的平衡：覆盖率不足会导致决策失误（如负荷预测区间未包含实际值引发供电短缺），宽度过大则会降低预测实用性（如降雨量区间过宽无法精准指导防灾）。

传统概率区间预测方法（如基于误差正态分布的区间估计、贝叶斯神经网络）存在明显缺陷：前者假设误差服从固定分布，难以适配复杂非线性数据的波动特征；后者依赖马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）采样，计算复杂度高且区间精度易受先验分布假设影响。近年来，深度学习模型（如 LSTM、Transformer）因强非线性拟合能力被用于概率预测，但仍面临三大问题：一是长时序数据的全局依赖捕捉不足（LSTM 存在长程梯度消失）；二是区间边界预测缺乏动态调整机制，难以平衡覆盖率与宽度；三是模型超参数（如网络层数、学习率）依赖人工调优，易陷入局部最优。

TOC-Transformer-LSTM-ABKDE（Time-Order Context Transformer-Long Short-Term Memory-Adaptive Bayesian Kernel Density Estimation）模型的提出，通过 “时序上下文 Transformer（TOC-Transformer）捕捉全局依赖、LSTM 挖掘局部时序特征、自适应贝叶斯核密度估计（ABKDE）构建概率分布” 的三层架构，突破传统模型局限；而龙卷风优化算法（Tornado Optimization Algorithm, TOA），模拟龙卷风 “气流旋转上升 - 能量聚集 - 精准冲击” 的运动特性，具备强全局寻优能力，可高效优化模型超参数与区间边界参数。本文将构建 “数据预处理→特征提取→参数优化→概率区间生成” 的完整框架，结合电力负荷与气象降水两类典型案例，验证该方法在概率区间预测中的优越性，为高可靠性预测任务提供技术支撑。