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ŷ_i)² / n]其中y_i为实际负荷值ŷ_i为模型预测负荷值n为样本数量。3.2.3 PSO寻优迭代过程初始化粒子群设置粒子数量如50、最大迭代次数如100、惯性权重初始值与范围、学习因子初始值等参数随机初始化粒子的位置与速度适应度评估将每个粒子对应的超参数组合代入LSTM网络利用训练集训练模型计算模型的RMSE作为粒子适应度值更新最优位置对比每个粒子的当前适应度值与个体最优适应度值更新个体最优位置对比所有粒子的个体最优适应度值与全局最优适应度值更新全局最优位置更新粒子速度与位置基于改进PSO的速度更新公式含动态惯性权重与自适应学习因子更新粒子速度再根据速度更新粒子位置对超出超参数范围的位置进行截断处理判断终止条件若达到最大迭代次数或全局最优适应度值小于预设阈值如0.01则停止迭代输出全局最优位置对应的超参数组合否则返回步骤2继续迭代。3.3 基于最优超参数的LSTM模型训练与预测利用PSO算法搜索得到的最优超参数构建LSTM网络网络结构如下序列输入层输入维度为特征维度×时间步长→ LSTM隐藏层最优隐藏层节点数→ Dropout层最优dropout比例防止过拟合→ 全连接层映射至一维输出→ 回归层输出预测负荷值。采用Adam优化器以均方误差MSE为损失函数利用训练集训练LSTM模型训练完成后将测试集输入模型进行负荷预测对预测结果进行反归一化处理得到实际尺度的负荷预测值。4 总结与展望4.1 研究总结本文提出了基于改进PSO优化LSTM网络的电力负荷预测模型通过PSO算法解决了LSTM超参数选择效率低、易陷入局部最优的问题。研究结果表明① 改进PSO算法能够快速搜索到LSTM的最优超参数组合显著提升超参数寻优效率② PSO-LSTM模型充分结合了PSO的全局优化能力与LSTM的时序建模优势在电力负荷预测中表现出更高的预测精度与更强的泛化能力相较于传统模型与单一LSTM模型具有显著优势③ 数据预处理与特征工程能够有效提升模型训练效果时间特征与气象特征的引入有助于增强模型对负荷波动规律的捕捉能力。4.2 未来展望未来可从以下方向进一步优化与拓展研究① 优化PSO算法结构引入模拟退火、差分进化等机制进一步提升算法的全局搜索能力与收敛精度② 探索更复杂的LSTM网络结构如堆叠LSTM、双向LSTM、注意力机制增强型LSTM等提升模型对复杂负荷数据的建模能力③ 引入更多影响因素如经济指标、社会事件、用户用电行为等构建更全面的特征体系④ 拓展模型应用场景将PSO-LSTM模型应用于风电功率预测、交通流量预测等其他时序预测领域。⛳️ 运行结果 参考文献[1] 魏腾飞,潘庭龙.基于改进PSO优化LSTM网络的短期电力负荷预测[J].系统仿真学报, 2021.DOI:10.16182/j.issn1004731x.joss.20-0297.[2] 刘锐,朱培逸.基于QPSO优化LSTM的锂离子电池荷电状态估计[J].国外电子测量技术, 2024, 43(10):9-16.[3] 高超,孙谊媊,赵洪峰,等.基于ICOA-LSTM的短期负荷预测研究[J].电子测量技术, 2022, 45(13):8. 部分代码 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真助力科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP