1.完整项目描述和程序获取
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2.部分仿真图预览
3.算法概述
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。
4.部分源码
...................................................................
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
---
