m基於GA-GRU遺傳最佳化門控迴圈單元網路的電力負荷資料預測演算法matlab模擬

我爱C编程發表於2024-05-24
演算法Matlab

1.演算法模擬效果

matlab2022a模擬結果如下：

最佳化前：

最佳化後：

對比：

2.演算法涉及理論知識概要

基於遺傳演算法（Genetic Algorithm, GA）最佳化的長門控迴圈單元（Gated Recurrent Unit, GRU）網路，是一種結合了進化計算與深度學習的混合預測模型，特別適用於電力負荷這類具有明顯時間序列特性和複雜非線性特徵的資料預測。

GRU是迴圈神經網路（RNN）的一種變體，旨在解決長期依賴問題。相比傳統的LSTM，GRU透過合併遺忘門和輸入門為單一的更新門，減少了一個控制門，降低了模型的複雜度，同時保持了較好的學習長期依賴的能力。

在電力負荷預測中，GA用於最佳化GRU網路的超引數，如學習率、隱藏層單元數、網路層數等，以獲得最佳預測效能。具體流程如下：

定義問題：將GRU網路的超引數作為遺傳演算法的染色體，目標是最小化預測誤差。

編碼與初始化：將超引數編碼為染色體，初始化種群。

適應度評估：使用歷史電力負荷資料訓練不同的GRU模型（基於當前種群中的不同超引數配置），計算預測誤差作為適應度值。

遺傳操作：基於適應度值進行選擇、交叉和變異，生成新的超引數配置。

終止條件：當達到預定的迭代次數或適應度改善不明顯時，停止進化，選擇適應度最高的超引數配置。

模型訓練與預測：使用最佳化後的超引數配置訓練GRU模型，並進行電力負荷預測。

3.MATLAB核心程式

%模擬時間大於30分鐘，請耐心等待
MAXGEN = 50;
NIND   = 20;
Nums   = 1; 
Chrom  = crtbp(NIND,Nums*10);
 
%sh
Areas = [];
for i = 1:1
    Areas = [Areas,[1;100]];% 目標範圍0到4，如果是0，則表明該位置不安裝充電樁
end
 
FieldD = [rep([10],[1,Nums]);Areas;rep([0;0;0;0],[1,Nums])];
 
gen   = 0;
Js    = 0.5*rand(NIND,1);
Objv  = (Js+eps);
gen   = 0; 
 
 
 
while gen < MAXGEN
      gen
      Pe0 = 0.999;
      pe1 = 0.001; 
 
      FitnV=ranking(Objv);    
      Selch=select('sus',Chrom,FitnV);    
      Selch=recombin('xovsp', Selch,Pe0);   
      Selch=mut( Selch,pe1);   
      phen1=bs2rv(Selch,FieldD);   
 
      for a=1:1:NIND  
          X           = phen1(a);
          %計算對應的目標值
          [epls]      = func_obj(X);
          E           = epls;
          JJ(a,1)     = E;
      end 
      
      Objvsel=(JJ);    
      [Chrom,Objv]=reins(Chrom,Selch,1,1,Objv,Objvsel);   
      gen=gen+1; 
 
 
      Error2(gen) = mean(JJ);
end 
figure
plot(smooth(Error2,MAXGEN),'linewidth',2);
grid on
xlabel('迭代次數');
ylabel('遺傳演算法最佳化過程');
legend('Average fitness');
 
[V,I] = min(JJ);
X     = phen1(I);
 
 
numFeatures    = 2;
numResponses   = 1;
numHiddenUnits = round(X);% 定義隱藏層中LSTM單元的數量
layers = [ ...% 定義網路層結構
    sequenceInputLayer(numFeatures) 
    gruLayer(numHiddenUnits)
    dropoutLayer(0.1) 
    gruLayer(2*numHiddenUnits)
    dropoutLayer(0.1)
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer
    ];
 
ypred = predict(net,[P],'MiniBatchSize',1);
 
 
figure;
subplot(211);
plot(T)
hold on
plot(ypred)
xlabel('days');
ylabel('負荷');
legend('實際負荷','GRU預測負荷');
subplot(212);
plot(T-ypred)
xlabel('days');
ylabel('GRU誤差');
 
save R2.mat T ypred

　　

相關文章