电力负荷预测基于matlab灰狼算法优化LSTM短期电力负荷预测含Matlab源码 1230期

Posted 2021-09-06 紫极神光

一、灰狼算法及LSTM简介

1 灰狼算法简介
1.1 前言
灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法，它具有较强的收敛性能、参数少、易实现等特点。近年来受到了学者的广泛关注，它己被成功地应用到了车间调度、参数优化、图像分类等领域中。
1.2 算法原理
灰狼隶属于群居生活的犬科动物，且处于食物链的顶层。灰狼严格遵守着一个社会支配等级关系。如图：

社会等级第一层：狼群中的头狼记为 \\alpha，\\alpha 狼主要负责对捕食、栖息、作息时间等活动作出决策。由于其它的狼需要服从\\alpha 狼的命令，所以 \\alpha 狼也被称为支配狼。另外， \\alpha 狼不一定是狼群中最强的狼，但就管理能力方面来说， \\alpha 狼一定是最好的。
社会等级第二层：\\beta 狼，它服从于 \\alpha 狼，并协助 \\alpha 狼作出决策。在 \\alpha 狼去世或衰老后，\\beta 狼将成为 \\alpha 狼的最候选者。虽然 \\beta 狼服从 \\alpha 狼，但