m基于PSO-LSTM粒子群优化长短记忆网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:
优化前:
优化后:
2.算法涉及理论知识概要
基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的电力负荷预测算法,是一种将全局优化策略与深度学习模型相结合的先进预测方法。该方法旨在通过优化LSTM网络的超参数,提高模型在电力负荷预测任务中的准确性和稳定性,进而有效应对电力系统中的负荷波动预测难题。
PSO是一种基于群体智能的优化技术,灵感来源于鸟群觅食行为。它通过一群称为“粒子”的实体在解空间中搜索最优解,每个粒子代表一个潜在的解决方案,并通过不断更新自己的位置和速度来逼近全局最优解。
LSTM是递归神经网络(RNN)的一种特殊类型,设计用于解决长期依赖问题。它通过独特的门机制(输入门、遗忘门、输出门和细胞状态)来控制信息的流入、存储和流出,从而有效地学习长期序列模式。
结合PSO和LSTM,首先定义LSTM模型的超参数集合(如学习率、隐藏层单元数、层数等)作为粒子的位置向量。通过PSO算法迭代优化这些超参数,以最小化预测误差为目标函数,找到最优的LSTM模型配置。
3.MATLAB核心程序
................................................................... figure plot(Error2,'linewidth',2); grid on xlabel('迭代次数'); ylabel('遗传算法优化过程'); legend('Average fitness'); X = round(g1); numFeatures = 2; numResponses = 1; numHiddenUnits = round(X);% 定义隐藏层中LSTM单元的数量 layers = [ ...% 定义网络层结构 sequenceInputLayer(numFeatures) lstmLayer(numHiddenUnits) dropoutLayer(0.1) lstmLayer(2*numHiddenUnits) dropoutLayer(0.1) fullyConnectedLayer(numResponses) regressionLayer ]; % 设置训练选项 options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs',200, ... 'GradientThreshold',1, ... 'InitialLearnRate',0.01, ... 'LearnRateSchedule','piecewise', ... 'LearnRateDropPeriod',125, ... 'LearnRateDropFactor',0.1, ... 'Verbose',0, ... 'Plots','training-progress'); net = trainNetwork(P,T,layers,options); ypred = predict(net,[P],'MiniBatchSize',1); figure; subplot(211); plot(T) hold on plot(ypred) xlabel('days'); ylabel('负荷'); legend('实际负荷','LSTM预测负荷'); subplot(212); plot(T-ypred) xlabel('days'); ylabel('LSTM误差'); save R2.mat T ypred 0X_060m