开源复刻 | Matlab实现蚁狮优化算法ALO优化Transformer-LSTM实现负荷数据回归预测

研究背景

随着社会经济的快速发展，电力需求不断增长，对电力系统的可靠性和稳定性提出了更高的要求。负荷预测作为电力系统规划和运营的关键环节，能够为电力调度、发电计划制定、电力市场交易等提供重要参考，其准确性直接影响着电力系统的效率和经济效益。

传统的负荷预测方法主要包括时间序列分析、统计回归和神经网络等。然而，这些方法存在以下局限性：

时间序列分析：依赖于历史数据的规律性，对非线性、非平稳数据预测效果较差。
统计回归：需要预设模型形式，对数据的先验知识要求较高，泛化能力较弱。
传统神经网络：模型结构相对简单，对复杂时间序列数据的特征提取能力有限。
近年来，深度学习技术在负荷预测领域取得了显著进展。Transformer-LSTM模型作为一种新型的时间序列预测模型，以其强大的特征提取能力和非线性建模能力，展现出优异的预测效果。Transformer模块能够有效捕获长程依赖关系，LSTM模块则能够学习时间序列的动态变化趋势。然而，Transformer-LSTM模型的性能高度依赖于其超参数的设定，例如学习率、隐藏层大小、注意力头数等。这些超参数的最佳组合往往难以通过人工经验确定，需要采用智能优化算法来进行搜索。

研究内容

为了克服Transformer-LSTM模型超参数设定的难题，本研究引入了蚁狮优化算法（ALO）来优化该模型的超参数，从而提高负荷预测的精度和泛化能力。具体研究内容包括：

Transformer-LSTM模型的构建：使用Matlab等编程语言建立Transformer-LSTM模型，并设置初始超参数。
目标函数的定义：以模型在验证集上的预测误差作为目标函数，目标是找到能够最小化预测误差的超参数组合。
蚁狮优化算法（ALO）的引入：将目标函数作为ALO算法的适应度函数，运行ALO算法搜索最优超参数组合。ALO算法利用蚁狮的陷阱机制，将优化问题转化为搜索最佳陷阱位置的问题，从而实现全局最优解的搜索。
优化模型的训练与评估：使用ALO算法搜索到的最优超参数组合训练Transformer-LSTM模型，并使用测试集评估模型的预测精度，与传统方法进行比较。

程序设计

程序设计部分主要涉及到Matlab编程语言的实现，具体步骤如下：

数据预处理：清洗、填充、标准化负荷数据，将其转化为适合神经网络输入的形式。
特征工程：提取时间序列中的重要特征，如滑动窗口平均值、移动滞后等。
模型构建：使用Matlab建立Transformer-LSTM模型，并设置初始超参数。
定义适应度函数：即目标函数，以模型在验证集上的预测误差作为衡量标准。
初始化蚁狮群体：随机生成一定数量的蚁狮，每个蚁狮代表一个可能的解决方案（即一组超参数）。
构建陷阱与蚂蚁行走：每个蚁狮根据自身位置和适应度值构建陷阱，随机生成一定数量的蚂蚁，蚂蚁根据自身位置和陷阱信息进行行走，并最终落入陷阱。
更新蚁狮位置：每个蚁狮根据落入陷阱的蚂蚁数量更新自身位置，以提高陷阱的吸引力。
迭代搜索：重复上述步骤，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或适应度值不再显著提高）。
训练优化模型：使用ALO算法搜索到的最优超参数组合训练Transformer-LSTM模型。
评估模型性能：使用测试集评估模型的预测精度，并与传统方法进行比较。