金豺GJO优化CNN-LSTM用于多变量负荷预测（Matlab） 1. 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。 GJO优化CNN-LSTM部分、CNN-LSTM部分首先根据GJO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GJO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。 GJO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. 5.运行环境Matlab2020b及以上

嘿，各位小伙伴！今天来聊聊用金豺GJO优化CNN - LSTM进行多变量负荷预测，而且是基于Matlab实现哦。这个方法可是经过验证，所有程序都能有效运行哒。

一、多变量电力负荷预测方法

我们提出的是一种基于CNN - LSTM的多变量电力负荷预测方法。简单说呢，就是把历史负荷和气象数据当作输入，最后输出一天96个时刻的负荷值。这就构建了一个多变量输入多输出的模型，通过建模去学习特征内部动态变化规律。

比如说，我们有历史负荷数据loaddata，气象数据weatherdata，把它们整理成合适的格式，作为模型的输入：

% 假设load_data是历史负荷数据矩阵，大小为[样本数, 负荷特征数]
% weather_data是气象数据矩阵，大小为[样本数, 气象特征数]
input_data = [load_data, weather_data]; 

这里将负荷和气象数据按列拼接，组成最终输入数据。

二、适应度函数与超参数优化

适应度函数就是以最小化CNN - LSTM网络期望输出与实际输出之间的均方差为目标。目的很明确，就是要找到一组网络超参数，让CNN - LSTM产生的误差最小。

金豺GJO优化CNN-LSTM用于多变量负荷预测（Matlab） 1. 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。 GJO优化CNN-LSTM部分、CNN-LSTM部分首先根据GJO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GJO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。 GJO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. 5.运行环境Matlab2020b及以上

在GJO优化CNN - LSTM部分，以及CNN - LSTM本身，首先得根据GJO传来的参数进行解码，得到我们需要的超参数。像学习率learningrate、训练次数numepochs、batchsize batchsize，还有卷积层和池化层相关参数，比如卷积层1的核数量conv1numfilters、大小conv1filtersize，池化层1的核大小pool1filter_size等等，总共11个参数。

% 假设从GJO解码得到超参数
learning_rate = decoded_params(1);
num_epochs = decoded_params(2);
batch_size = decoded_params(3);
conv1_num_filters = decoded_params(4);
conv1_filter_size = decoded_params(5);
pool1_filter_size = decoded_params(6);
% 省略后续参数赋值

接着，利用数据部分传入的训练集进行网络训练：

% 假设train_input是训练集输入，train_output是训练集输出
net = sequenceNetwork();
% 添加卷积层
net.addLayers(convolution2dLayer(conv1_filter_size, conv1_num_filters, 'Padding','same'));
net.addLayers(reluLayer());
net.addLayers(maxPooling2dLayer(pool1_filter_size, 'Stride',pool1_filter_size));
% 省略后续层添加
net.addLayers(fullyConnectedLayer(output_size));
net.addLayers(regressionLayer());
options = trainingOptions('adam',...
    'InitialLearnRate',learning_rate,...
    'MaxEpochs',num_epochs,...
    'MiniBatchSize',batch_size);
net = trainNetwork(train_input, train_output, net, options);

这里简单构建了一个带卷积层等的序列网络，并设置训练参数进行训练。

训练完后，对验证集进行预测，得到实际输出值与期望输出值的误差均方差，并把这个均方差作为适应度值返回给GJO部分。

% 假设val_input是验证集输入，val_output是验证集输出
predicted_output = predict(net, val_input);
mse_value = mean((predicted_output - val_output).^2);
% 返回mse_value给GJO部分

而GJO部分根据这个适应度值进行优化，实现种群与全局最优解的更新，最终就能得到优化的网络超参数啦。

三、运行环境

要运行这个程序，记得得用Matlab2020b及以上版本哦。

好啦，今天关于金豺GJO优化CNN - LSTM用于多变量负荷预测（Matlab）就分享到这，感兴趣的小伙伴可以自己试试呀！