基于量子粒子群优化算法的LSTM模型在电力负荷预测中的应用

电力负荷预测在电力系统的规划和运行中起着至关重要的作用。为了提高预测精度，提出了一种基于量子粒子群优化（QPSO）算法优化长短期记忆网络（LSTM）超参数的方法。

项目信息

编号：MDL-2
大小：50M

运行条件

Matlab开发环境版本：
– Matlab R2023b

项目介绍

原始负荷数据进行预处理，然后分别建立传统LSTM模型、粒子群优化（PSO）LSTM模型和QPSO-LSTM模型进行负荷预测。通过对比不同模型的预测结果，验证了QPSO-LSTM模型在预测精度和稳定性方面的优越性。

实验结果表明，QPSO-LSTM模型在均方误差（MSE）和决定系数（R^2）等指标上均优于传统LSTM模型和PSO-LSTM模型，具有更高的预测精度和泛化能力。本研究为电力负荷预测提供了一种有效的方法，具有重要的应用价值。

算法流程

代码讲解

Tipps：仅对main4_compare.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main1_lstm.m

– 运行main2_psolstm.m

– 运行main3_qpsolstm.m

– 运行main4_compare.m

– 运行PSO算法和QPSO算法对比/main.m

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)