【独家首发】Matlab实现淘金优化算法GRO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