文章目录
- 【可更换其他算法，`获取资源`请见文章第6节：资源获取】
- 1. 遗传算法GA
- 2. 长短期记忆网络LSTM
- 3. 基于GA-LSTM的光伏功率预测
- 4. 部分代码展示
- 5. 运行结果展示
- 6. 资源获取
【可更换其他算法，获取资源请见文章第6节：资源获取】
1. 遗传算法GA
遗传算法的核心理念源于达尔文关于自然选择与生物进化的理论。该算法巧妙地将问题求解过程类比为一个生物进化的过程，通过模拟自然界中的复制、交叉和变异等机制来生成新的解决方案。在每一代中，适应度较低的解逐渐被淘汰，而适应度较高的解则更有可能被保留并传递到下一代。经过多轮迭代（即进化），群体中的个体适应度显著提升，最终有望找到使目标函数达到最优或接近最优的解。
2. 长短期记忆网络LSTM
它是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，同时避免传统 RNN 在训练过程中容易出现的梯度消失或梯度爆炸问题。LSTM 通过引入记忆单元（memory cell）和门控机制（输入门、遗忘门、输出门），实现了对信息的选择性记忆和遗忘，因此在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域得到了广泛应用。
3. 基于GA-LSTM的光伏功率预测
提出一种基于GA-LSTM的光伏功率预测模型，该模型主要由训练部分和预测部分组成，可以更快、更准确地预测未来短期光伏功率状况。在训练模块中通过GA对LSTM模型超参数进行优化，建立基于遗传算法的长短期记忆网络模型。
4. 部分代码展示
dim = 3;
% 优化参数的取值上下限
lb = [5 0.001 0.00001];
ub = [50 0.1 0.001];%% 遗传算法参数设置
pop = 5; % 种群数量
Max_iteration=20; % 最大迭代次数
%% 利用遗传算法寻优最佳超参数
[Best_score, Best_pos, Convergence_curve]=GA(pop,Max_iteration,lb,ub,dim,feature1,p_train3,t_train2,p2);best_layer = round(Best_pos(1));
best_learn_rate = Best_pos(2);
best_reg = Best_pos(3);%% 创建模型
layers = [sequenceInputLayer(feature1) % 建立输入层lstmLayer(best_layer, 'OutputMode', 'last') % LSTM层reluLayer % Relu激活层fullyConnectedLayer(1) % 全连接层regressionLayer]; % 回归层%% 参数设置
options = trainingOptions('adam', ...'MaxEpochs', 10, ...'InitialLearnRate', best_learn_rate, ...'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...'LearnRateDropFactor', 0.1, ...'LearnRateDropPeriod', 400, ...'Shuffle', 'every-epoch', ...'L2Regularization', best_reg, ...'Plots', 'none', ...'Verbose', true);
% 'Plots', 'training-progress', ...% 参数设置
%%训练模型
net = trainNetwork(p_train3, t_train2, layers, options);
5. 运行结果展示
6. 资源获取
可以获取完整代码资源，可更换其他群智能算法。👇👇👇👀名片
