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
一、引言
本文将介绍一个基于Matlab的多变量电力负荷预测模型，该模型结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的优势，并采用了金豺全局优化算法（GJO）对CNN-LSTM网络的超参数进行优化。通过该模型，我们可以预测一天内96个时刻的电力负荷值。
二、数据准备与处理
在开始建模之前，我们需要准备好历史电力负荷数据和相应的气象数据。这些数据将被用于训练和验证我们的模型。确保数据已经被正确处理和预处理，以便于模型的使用。
三、CNN-LSTM模型构建
- CNN部分：模型中的卷积神经网络部分负责学习输入数据中的空间特征。我们设定了卷积层和池化层的具体参数，如卷积核的数量和大小、池化核的大小等。
- LSTM部分：长短期记忆网络负责捕捉时间序列数据中的动态变化规律。我们设置了LSTM层以及全连接隐含层的节点数。
- 组合：CNN和LSTM的输出将被组合在一起，形成我们的模型。该模型将历史负荷与气象数据作为输入，输出一天内96个时刻的负荷预测值。
四、GJO优化算法
- 参数解码：GJO算法将传入的参数进行解码，获得所需的超参数，如学习率、训练次数、batchsize等。
- 网络训练：利用传入的训练集，根据解码得到的超参数对CNN-LSTM网络进行训练。
- 预测与评估：对验证集进行预测，计算实际输出值与期望输出值的误差均方差。将均方差作为适应度值返回给GJO算法。
- 优化与更新：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。通过不断迭代和优化，最终得到优化的网络超参数。
五、超参数优化详情
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
主要优化的超参数包括：学习率、训练次数、batchsize、卷积层1的核数量和大小、池化层1的核大小、卷积层2的核数量和大小、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。这些参数将通过GJO算法进行优化，以最小化CNN-LSTM网络期望输出与实际输出之间的均方差。
六、运行环境
本程序已在Matlab2020b及以上版本中进行验证，保证有效运行。
七、结论
通过结合CNN和LSTM的优势，并利用GJO算法对超参数进行优化，我们能够建立一个有效的多变量电力负荷预测模型。该模型能够学习历史负荷与气象数据中的特征内部动态变化规律，从而准确预测一天内96个时刻的电力负荷值。
