LSTM-AdaBoost负荷预测模型先通过 AdaBoost集成算法串行训练多个基学习器并计算每个基学习 器的权重系数,接着将各个基学习器的预测结果进行线性组合,生成最终的预测结果。代码中的LSTM可以替换为任意的机器学习算法。
项目信息
编号：MOG-6
大小：39M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2023b
项目介绍
基于长短期记忆（LSTM）网络和自适应增强算法（Adaboost）的电力负荷预测模型。电力负荷预测在电力系统的规划与运行中具有重要意义，然而由于电力负荷数据的复杂性和非线性，单一模型往往难以获得满意的预测精度。LSTM网络在处理时间序列数据方面表现优异，但在某些情况下存在性能瓶颈。为此，我们将Adaboost算法与LSTM结合，通过集成多个弱预测模型，提升整体预测性能。
在实验中，我们使用了包含多个气象和电力负荷特征的数据集，对所提模型进行了验证。首先，LSTM网络对训练数据进行学习，通过滑动窗口方法构建训练集和测试集。然后，采用Adaboost算法对多个LSTM模型进行集成学习，不断调整样本权重以提高模型的泛化能力和鲁棒性。实验结果表明，与单一的LSTM模型相比，LSTM-Adaboost模型在电力负荷预测中的表现更加优越，均方误差（MSE）显著降低，预测精度大幅提升。本研究为电力负荷预测提供了一种有效的方法，具有较强的应用价值。
项目数据
Tipps：data.csv 共8761行数据。
– 该数据集包含多个特征列，每列代表不同的变量。
– 以下是各列的具体说明：
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对LSTM_adaboost.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
运行效果
– 运行LSTM_adaboost.m。
– 结果分析：
项目文档
Tipps：可根据您的需要有偿文档撰写及文献翻译。
– 文档格式：WORD、PPT (后续免费修改服务)
– 文献翻译：中译英、英译中 (后续免费修改服务)
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
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