【电力负荷预测】基于matlab灰狼算法优化LSTM电力负荷预测【含Matlab源码 2004期】

本文主要是介绍【电力负荷预测】基于matlab灰狼算法优化LSTM电力负荷预测【含Matlab源码 2004期】，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

一、灰狼算法简介

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。
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 \beta 狼可支配其它社会层级上的狼。

社会等级第三层：\delta 狼，它

这篇关于【电力负荷预测】基于matlab灰狼算法优化LSTM电力负荷预测【含Matlab源码 2004期】的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！