MATLAB
实现基于
ALO-Transformer-LSTM
蚁狮优化算法（
ALO）优化Transformer-LSTM
模型进行负荷数据回归预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着全球能源消费的不断增长，如何有效管理电力负荷、实现精准的负荷预测，成为了电力系统调度和规划的关键问题。负荷数据回归预测作为电力负荷管理中的核心技术之一，在实际应用中扮演着至关重要的角色。传统的负荷预测方法主要依赖于统计学模型，如时间序列分析、回归分析等，这些方法能够在一定程度上捕捉负荷数据的趋势和规律，但无法充分考虑复杂的非线性关系和多维度特征，导致预测效果在实际应用中受限。
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于神经网络的负荷预测方法逐渐成为研究的热点。特别是
Transformer
和LSTM
（长短期记忆网络）等模型，因其在处理时间序列数据中的优异表现，成为了负荷数据回归预测的常用工具。然而，传统的模型仍面临着参数调优困难、模型局部最优、计算复杂度高等问题。因此，如何通过优化算法提升这些模型的预测能力和训练效率，成为了一个重要的研究方向。
蚁狮优化算法（
ALO）作为一种新型的启发式优化算法，在 ...