【GRU回归预测】基于粒子群优化门控循环单元PSO-GRU神经网络实现多输入单输出回归预测附matlab代码

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⛄ 内容介绍

为了实现高精度的电力系统短期负荷预测,提出了基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)神经网络的电力系统短期负荷预测模型.首先建立GRU神经网络,GRU神经网络采用了门控循环单元,与采用传统循环单元的传统循环神经网络相比,克服了传统循环神经网络中可能出现的梯度爆炸和梯度消失问题;继而采用具有较强全局优化能力的改进粒子群算法对GRU神经网络参数进行优化,有效提高模型的预测精度.通过实际算例仿真分析,并与传统的GRU神经网络预测模型以及反向传播(back propagation,BP)神经网络预测模型进行对比,验证了所提电力系统短期负荷预测模型具有较好的精度和稳定性.

⛄ 部分代码

        %%%%%%%%%%%%%%更新个体最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%

        if (fobj(x(j,:)))

            p(j,:)=x(j,:);

            pbest(j)=fobj(x(j,:)); 

        end

        %%%%%%%%%%%%%%%%更新全局最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%

        if(pbest(j)

            g=p(j,:);

            gbest=pbest(j);

        end

        %%%%%%%%%%%%%%%%%跟新位置和速度值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

        v(j,:)=w*v(j,:)+c1*rand*(p(j,:)-x(j,:))...

            +c2*rand*(g-x(j,:));

        x(j,:)=x(j,:)+v(j,:);

        %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%边界条件处理%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

        if length(Vmax)==1

            for ii=1:D

                if (v(j,ii)>Vmax)  |  (v(j,ii)< Vmin)

                    v(j,ii)=rand * (Vmax-Vmin)+Vmin;

                end

                if (x(j,ii)>Xmax)  |  (x(j,ii)< Xmin)

                    x(j,ii)=rand * (Xmax-Xmin)+Xmin;

                end

            end           

        else

            for ii=1:D

                if (v(j,ii)>Vmax(ii))  |  (v(j,ii)< Vmin(ii))

                    v(j,ii)=rand * (Vmax(ii)-Vmin(ii))+Vmin(ii);

                end

                if (x(j,ii)>Xmax(ii))  |  (x(j,ii)< Xmin(ii))

                    x(j,ii)=rand * (Xmax(ii)-Xmin(ii))+Xmin(ii);

                end

            end

        end

            

    end

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%记录历代全局最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

   Convergence_curve(i)=gbest;%记录训练集的适应度值

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]姜宇航, 王伟, 邹丽芳,等. 基于粒子群-变分模态分解,非线性自回归神经网络与门控循环单元的滑坡位移动态预测模型研究. 

[2]王康, 龚文杰, 段晓燕,等. 基于PSO算法优化GRU神经网络的短期负荷预测[J]. 广东电力, 2020, 33(4):7.

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