【独家首发】Matlab实现天鹰优化算法AO优化Transformer-LSTM实现负荷数据回归预测
% 导入数据集
load(‘load_data.mat’); % 假设负荷数据保存在load_data.mat文件中
% 数据预处理
% 这里省略了数据预处理的步骤，包括数据归一化、特征提取等
% 构建Transformer-LSTM模型
model = create_transformer_lstm_model(); % 自定义创建Transformer-LSTM模型的函数
% 定义目标函数
fitness_function = @(x) evaluate_model_performance(x, model, input_data, target_data);
% 定义天鹰优化算法参数
options = optimoptions(‘pso’, ‘SwarmSize’, 50, ‘MaxIterations’, 100);
% 运行天鹰优化算法
[optimized_params, fval] = particleswarm(fitness_function, num_params, lb, ub, options);
% 使用优化后的参数更新模型
updated_model = update_model_with_params(model, optimized_params);
% 进行负荷数据回归预测
predicted_data = predict_load_data(updated_model, input_data);
% 显示结果
plot_results(target_data, predicted_data);
% 自定义函数实现部分
function model = create_transformer_lstm_model()
% 创建并配置Transformer-LSTM模型
% 这里省略模型的具体实现，包括输入层、Transformer编码器、LSTM解码器等
% 返回模型
model = …; % 返回创建好的模型
end
function fitness = evaluate_model_performance(params, model, input_data, target_data)
% 根据参数优化模型，并评估其性能
% 这里省略了模型优化和性能评估的具体步骤
% 返回模型性能指标（适应度值）
fitness = …; % 返回模型性能指标
end
function updated_model = update_model_with_params(model, params)
% 使用优化后的参数更新模型
% 这里省略了模型参数更新的具体步骤
% 返回更新后的模型
updated_model = …; % 返回更新后的模型
end
function predicted_data = predict_load_data(model, input_data)
% 使用模型进行负荷数据预测
% 这里省略了负荷数据预测的具体步骤
% 返回预测结果
predicted_data = …; % 返回预测结果
end
function plot_results(target_data, predicted_data)
% 绘制实际负荷数据和预测结果的图形
% 这里省略了绘图的具体步骤
% 显示图形
end
原文地址：https://blog.csdn.net/qq_59771180/article/details/140583896
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