---

【可更换其他算法，获取资源请见文章第6节：资源获取】

---

1. 遗传算法GA

遗传算法的核心理念源于达尔文关于自然选择与生物进化的理论。该算法巧妙地将问题求解过程类比为一个生物进化的过程，通过模拟自然界中的复制、交叉和变异等机制来生成新的解决方案。在每一代中，适应度较低的解逐渐被淘汰，而适应度较高的解则更有可能被保留并传递到下一代。经过多轮迭代（即进化），群体中的个体适应度显著提升，最终有望找到使目标函数达到最优或接近最优的解。

2. 长短期记忆网络LSTM

它是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，同时避免传统 RNN 在训练过程中容易出现的梯度消失或梯度爆炸问题。LSTM 通过引入记忆单元（memory cell）和门控机制（输入门、遗忘门、输出门），实现了对信息的选择性记忆和遗忘，因此在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域得到了广泛应用。

3. 基于GA-LSTM的光伏功率预测

提出一种基于GA-LSTM的光伏功率预测模型，该模型主要由训练部分和预测部分组成，可以更快、更准确地预测未来短期光伏功率状况。在训练模块中通过GA对LSTM模型超参数进行优化，建立基于遗传算法的长短期记忆网络模型。

4. 部分代码展示

dim = 3;
% 优化参数的取值上下限
lb = [5 0.001 0.00001];
ub = [50 0.1 0.001];

%% 遗传算法参数设置
pop = 5; % 种群数量
Max_iteration=20; % 最大迭代次数 
%% 利用遗传算法寻优最佳超参数
[Best_score, Best_pos, Convergence_curve]=GA(pop,Max_iteration,lb,ub,dim,feature1,p_train3,t_train2,p2);

best_layer = round(Best_pos(1));
best_learn_rate = Best_pos(2);
best_reg = Best_pos(3);

%%  创建模型
layers = [
    sequenceInputLayer(feature1)              % 建立输入层
    
    lstmLayer(best_layer, 'OutputMode', 'last') % LSTM层
    reluLayer                           % Relu激活层
    
    fullyConnectedLayer(1)              % 全连接层
    regressionLayer];                   % 回归层

%% 参数设置
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'InitialLearnRate', best_learn_rate, ...
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor', 0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod', 400, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'L2Regularization', best_reg, ...
    'Plots', 'none', ...
    'Verbose', true);
%     'Plots', 'training-progress', ...

%  参数设置
%%训练模型
net = trainNetwork(p_train3, t_train2, layers, options);

5. 运行结果展示

6. 资源获取

可以获取完整代码资源，可更换其他群智能算法。👇👇👇👀名片