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雷达卡
Python
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
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或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着智能电网和可再生能源的快速发展，电力系统的负荷预测在保障电网稳定运行和优化能源分配中扮演着至关重要的角色。电力负荷数据具有时序性、非线性和高维度等复杂特征，传统的负荷预测方法难以有效捕捉其潜在规律，导致预测精度不足，影响电网调度和决策。近年来，深度学习技术因其强大的特征提取和建模能力，在时序数据预测领域取得了显著突破，特别是基于Transformer和LSTM的混合模型表现出优异的时序依赖建模能力。Transformer结构擅长捕获长距离依赖，LSTM则适合处理序列的短期动态变化，两者结合能提升模型对负荷数据的表达能力。
然而，深度模型通常存在超参数选择困难、训练过程不稳定等问题，影响最终预测效果。为此，采用群智能优化算法进行超参数调优成为提升模型性能的重要手段。蚁狮优化算法（Ant Lion Opti ...
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