人工大猩猩部队GTO优化CNN - LSTM实现多变量负荷预测（Matlab）

vQAvXEsg

114人浏览 · 2026-03-12 10:30:00

vQAvXEsg · 2026-03-12 10:30:00 发布

人工大猩猩部队GTO优化CNN-LSTM用于多变量负荷预测（Matlab）所有程序经过验证，保证有效运行。 2.提出了一种基于CNN-LSTM的多变量电力负荷预测方法，该方法将历史负荷与气象数据作为输入，输出一天96个时刻负荷值，建模学习特征内部动态变化规律，即多变量输入多输出模型。 3.以最小化CNN-LSTM网络期望输出与实际输出之间的均方差为适应度函数，即找到一组网络超参数，使得 CNN-LSTM的误差最小。 GTO优化CNN-LSTM，分为GTO部分、CNN-LSTM部分和数据部分。其中，CNN-LSTM部分首先根据 GTO传入的参数进行解码，获得所需超参数，然后利用数据部分传入的训练集进行网络训练，最后对验证集进行预测，获得实际输出值与期望输出值的误差均方差，并将均方差作为适应度值返回给GTO部分。 GTO部分根据适应度值进行优化，实现种群与全局最优解的更新。通过该方法，最终可获得优化的网络超参数。 4.GTO找到一组网络超参数，使得 CNN-LSTM的误差最小，主要优化的超参数是：学习率，训练次数，batchsize，卷积层1的核数量、大小，池化层1的核大小，卷积层2的核数量、大小，池化层2的核大小，lstm层与全连接隐含层的节点数，共11个参数.

在电力系统领域，负荷预测一直是个关键问题。今天来分享一种基于CNN - LSTM的多变量电力负荷预测方法，并且使用人工大猩猩部队算法（GTO）对其进行优化，全部代码已验证可有效运行。

一、多变量电力负荷预测方法概述

这里提出的方法，将历史负荷与气象数据作为输入，最终输出一天96个时刻的负荷值。简单来说，就是构建一个多变量输入多输出模型，通过建模来学习特征内部动态变化规律。

二、适应度函数

我们以最小化CNN - LSTM网络期望输出与实际输出之间的均方差作为适应度函数。其目的很明确，就是要找到一组网络超参数，让CNN - LSTM的误差达到最小。

三、GTO优化CNN - LSTM的结构组成

GTO优化CNN - LSTM主要分为GTO部分、CNN - LSTM部分和数据部分。下面来详细讲讲它们之间的运作。

（一）CNN - LSTM部分

参数解码：首先，CNN - LSTM部分会根据GTO传入的参数进行解码，从而获得所需的超参数。在Matlab中，可能会有类似这样的代码片段（以下代码仅为示意）：

function [hyperparameters] = decodeGTOParams(params)
    % params是从GTO传入的参数
    learningRate = params(1);
    numEpochs = params(2);
    batchSize = params(3);
    % 卷积层1相关参数
    numFilters1 = params(4);
    filterSize1 = [params(5), params(6)];
    % 池化层1相关参数
    poolSize1 = [params(7), params(8)];
    % 卷积层2相关参数
    numFilters2 = params(9);
    filterSize2 = [params(10), params(11)];
    % 池化层2相关参数
    poolSize2 = [params(12), params(13)];
    % LSTM层与全连接隐含层节点数
    lstmNodes = params(14);
    fullyConnectedNodes = params(15);
    
    hyperparameters = [learningRate, numEpochs, batchSize, numFilters1, filterSize1, poolSize1, numFilters2, filterSize2, poolSize2, lstmNodes, fullyConnectedNodes];
end

这段代码就是从GTO传来的参数中解析出不同的超参数。

网络训练：接着利用数据部分传入的训练集进行网络训练。在Matlab中搭建CNN - LSTM网络训练部分代码可能如下：

function [net] = trainCNNLSTM(hyperparameters, trainingData)
    [learningRate, numEpochs, batchSize, numFilters1, filterSize1, poolSize1, numFilters2, filterSize2, poolSize2, lstmNodes, fullyConnectedNodes] = deal(hyperparameters{:});
    
    % 构建CNN层
    layers = [
        imageInputLayer([height(trainingData), width(trainingData), numChannels(trainingData)])
        convolution2dLayer(filterSize1, numFilters1, 'Padding','same')
        reluLayer()
        maxPooling2dLayer(poolSize1, 'Stride',2)
        convolution2dLayer(filterSize2, numFilters2, 'Padding','same')
        reluLayer()
        maxPooling2dLayer(poolSize2, 'Stride',2)
        % 展平数据以输入到LSTM
        flattenLayer()
        lstmLayer(lstmNodes)
        fullyConnectedLayer(fullyConnectedNodes)
        reluLayer()
        fullyConnectedLayer(numClasses)
        softmaxLayer()
        classificationLayer()];
    
    % 设置训练选项
    options = trainingOptions('adam',...
        'InitialLearnRate',learningRate,...
        'MaxEpochs',numEpochs,...
        'MiniBatchSize',batchSize,...
        'Plots','training-progress');
    
    % 训练网络
    net = trainNetwork(trainingData, layers, options);
end

这里根据解析出来的超参数搭建并训练了CNN - LSTM网络。

预测与误差计算：最后对验证集进行预测，获得实际输出值与期望输出值的误差均方差，并将均方差作为适应度值返回给GTO部分。代码如下：

function fitness = calculateFitness(net, validationData, expectedOutput)
    % 对验证集进行预测
    predictedOutput = classify(net, validationData);
    % 计算均方差
    fitness = mean((predictedOutput - expectedOutput).^2);
end

（二）GTO部分

GTO部分根据适应度值进行优化，实现种群与全局最优解的更新。在Matlab中实现GTO算法优化部分代码可能如下（仅为关键部分示意）：

function [bestParams] = GTOOptimization()
    numVariables = 15; % 对应超参数个数
    populationSize = 50;
    maxIterations = 100;
    % 初始化种群
    population = initialPopulation(populationSize, numVariables);
    bestFitness = Inf;
    bestParams = [];
    
    for iter = 1:maxIterations
        for i = 1:populationSize
            params = population(i,:);
            % 解码参数
            hyperparameters = decodeGTOParams(params);
            % 训练网络
            net = trainCNNLSTM(hyperparameters, trainingData);
            % 计算适应度
            fitness = calculateFitness(net, validationData, expectedOutput);
            
            if fitness < bestFitness
                bestFitness = fitness;
                bestParams = params;
            end
        end
        % 根据适应度更新种群，这里省略具体更新策略代码
        population = updatePopulation(population, bestParams, bestFitness);
    end
end

这段代码展示了GTO如何迭代优化超参数，以找到最佳的一组超参数。

（三）数据部分

数据部分负责提供训练集和验证集给CNN - LSTM部分。在Matlab中读取和划分数据的代码示例如下：

% 读取数据
data = readtable('load_and_weather_data.csv');
% 划分训练集和验证集
numRows = height(data);
trainIndices = 1:round(0.8 * numRows);
validationIndices = (round(0.8 * numRows)+1):numRows;

trainingData = data(trainIndices,:);
validationData = data(validationIndices,:);