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智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统
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🔥 内容介绍
随着电力行业的不断发展和电力负荷的不断增加,对于电力负荷预测的精度和准确性要求也越来越高。因此,如何有效地预测电力负荷成为了一个热门的研究方向。时间卷积神经网络(TCN)是一种新型的神经网络模型,它能够有效地处理时间序列数据,因此在电力负荷预测中具有广泛的应用前景。本文基于蜣螂算法优化时间卷积神经网络DBO-TCN实现电力负荷预测算法流程,旨在提高电力负荷预测的精度和准确性。
一、蜣螂算法
蜣螂算法是一种基于蚁群算法的优化算法,它通过模拟蜣螂在食物和巢穴之间的搜索行为来寻找最优解。蜣螂算法具有全局寻优能力和局部寻优能力,能够有效地避免陷入局部最优解。因此,蜣螂算法在优化问题中具有广泛的应用。
二、时间卷积神经网络
时间卷积神经网络是一种新型的神经网络模型,它采用了一种新的卷积方式,能够有效地处理时间序列数据。时间卷积神经网络具有多层卷积层和残差网络结构,能够有效地提取时间序列数据中的特征,从而实现对时间序列数据的精确预测。
三、电力负荷预测算法流程
电力负荷预测算法流程主要分为数据预处理、模型构建、模型训练和模型预测四个步骤。
(一)数据预处理
数据预处理是电力负荷预测的第一步,它包括数据清洗、数据归一化和数据分割三个步骤。数据清洗是指对原始数据进行处理,去除异常值和缺失值等不合理的数据。数据归一化是指将原始数据进行归一化处理,使得数据在同一量纲下。数据分割是指将数据集划分为训练集和测试集两部分,其中训练集用于模型的训练,测试集用于模型的测试和评估。
(二)模型构建
模型构建是电力负荷预测的第二步,它包括模型选择和模型参数设置两个步骤。模型选择是指选择适合电力负荷预测的模型,本文选择时间卷积神经网络模型。模型参数设置是指设置模型的超参数,包括卷积核大小、卷积层数、残差网络结构等。
(三)模型训练
模型训练是电力负荷预测的第三步,它包括模型初始化、损失函数设置和优化算法选择三个步骤。模型初始化是指对模型的参数进行初始化,损失函数设置是指设置模型的损失函数,本文选择均方误差作为损失函数。优化算法选择是指选择优化算法对模型进行训练,本文选择蜣螂算法作为优化算法。
(四)模型预测
模型预测是电力负荷预测的最后一步,它包括模型测试和预测结果展示两个步骤。模型测试是指使用测试集对模型进行测试和评估,预测结果展示是指将模型预测结果进行可视化展示,以便于用户进行分析和决策。
四、总结
本文基于蜣螂算法优化时间卷积神经网络DBO-TCN实现电力负荷预测算法流程,通过数据预处理、模型构建、模型训练和模型预测四个步骤,实现了对电力负荷的精确预测。该算法具有全局寻优能力和局部寻优能力,能够有效地提高电力负荷预测的精度和准确性。
📣 部分代码
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 划分训练集和测试集
temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
N = size(P_test, 2);
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test = ind2vec(T_test );