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）和长门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）网络的电力负荷预测算法，是一种融合了优化技术和深度学习的先进预测模型。这种混合方法旨在通过PSO算法优化GRU网络的超参数，以提高模型在电力负荷预测任务中的准确性和稳定性。
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');
% 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','GRU预测负荷');
subplot(212);
plot(T-ypred)
xlabel('days');
ylabel('GRU误差');
save R2.mat T ypred
0X_059m
---
