基于INGO-BIlstm算法的电力功率负荷预测模型：超参数优化与滑动窗口输入结构的研究与应用,INGO-BIlstm基于改进北方苍鹰优化算法INGO-bilstm，优化超参数 滑动窗口输入结构
CDzzIIFnqZ191.78KB需要积分:1资源文件列表:
基于改进北方苍鹰.zip 大约有13个文件 
1.jpg 56.22KB - 2.jpg 59.75KB
- 3.jpg 101.98KB
- 基于改进北方苍鹰优化.html 10.5KB
- 基于改进北方苍鹰优化算法优化超参数滑.html 10.28KB
- 基于改进北方苍鹰优化算法的模型在电力.doc 1.91KB
- 基于改进北方苍鹰优化算法的模型在电力功率负.txt 2.12KB
- 基于改进北方苍鹰优化算法的电力功率.html 10.89KB
- 基于改进北方苍鹰优化算法的超参数.txt 2.31KB
- 基于改进北方苍鹰优化算法的超参数优.txt 1.96KB
- 基于改进北方苍鹰优化算法的超参数优化及其在电.doc 1.93KB
- 基于改进北方苍鹰优化算法的超参数优化及其在电力功.txt 2.18KB
- 文章标题基于改进北方苍鹰优化算法的电力功率负荷预.txt 1.88KB
资源介绍:
基于INGO-BIlstm算法的电力功率负荷预测模型：超参数优化与滑动窗口输入结构的研究与应用,INGO-BIlstm 基于改进北方苍鹰优化算法INGO-bilstm，优化超参数。 滑动窗口输入结构，基于matlab。 电力功率负荷预测，不做任何，效果如下。 可自己替数据和优化算法 ,INGO-Bilstm; 优化超参数; 滑动窗口输入结构; Matlab; 电力功率负荷预测; 数据替换; 算法优化,基于改进算法的电力负荷预测模型
**基于改进北方苍鹰优化算法 INGO-BIlstm 的超参数优化及其在电力功率负荷预测中的应用**
一、引言
随着人工智能技术的飞速发展，电力功率负荷预测成为了电力行业研究的热点。其中，循环神经网络
（RNN）的变种——双向长短期记忆网络（BiLSTM）因其对序列数据的强大处理能力，在电力负荷预
测中得到了广泛应用。然而，如何优化 BiLstm 模型的超参数，提高其预测精度，一直是研究的重点
。本文将探讨一种基于改进北方苍鹰优化算法（INGO）的 BiLstm 模型超参数优化方法，并使用滑动
窗口输入结构，在 Matlab 环境下进行电力功率负荷预测。
二、INGO-BIlstm 模型及超参数优化
1. INGO 算法简介
INGO 算法是一种新型的优化算法，其灵感来源于北方苍鹰的捕食行为。该算法通过模拟自然界的优
化过程，能够在复杂的搜索空间中寻找最优解。
2. INGO-BIlstm 模型构建
将 INGO 算法与 BiLstm 模型相结合，构建 INGO-BIlstm 模型。该模型利用 INGO 算法对 BiLstm
模型的超参数进行优化，包括隐藏层数、学习率、批处理大小等。
3. 超参数优化
通过 INGO 算法的迭代优化过程，寻找最佳的超参数组合，以提高 BiLstm 模型在电力功率负荷预测
中的性能。
三、滑动窗口输入结构
为了更好地捕捉电力功率负荷的时序特性，采用滑动窗口输入结构。该结构能够根据历史数据和当前
数据，动态地调整输入序列的长度，从而更好地反映电力功率负荷的时变特性。
四、Matlab 实现
在 Matlab 环境下，实现 INGO-BIlstm 模型。首先，加载电力功率负荷数据；然后，构建滑动窗口
输入结构；接着，构建 BiLstm 模型并利用 INGO 算法进行超参数优化；最后，对优化后的模型进行
训练和测试。
五、实验结果与分析
1. 不做任何优化的 BiLstm 模型效果如下（此处以具体数据为准）。
lljl123
VTWNNXtiX