1.软件版本

matlab2022a

2.运行方法

     使用matlab2022a或者高版本仿真，运行文件夹中的tops.m或者main.m。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。视频播放使用windows media player播放。

3.部分仿真截图

4.内容简介

基于GA-LSTM遗传优化长短记忆网络的电力负荷数据预测算法，是将遗传算法（GA）与长短时记忆网络（LSTM）相结合的一种混合模型。该模型以遗传算法作为优化工具，优化LSTM模型的超参数，从而提高电力负荷数据预测的准确性。

该算法的步骤如下：

1. 数据预处理：对原始电力负荷数据进行预处理，包括归一化等处理，以保证数据的质量和一致性。
2. 模型构建：将遗传算法与长短时记忆网络相结合，构建GA-LSTM模型。具体做法是将遗传算法用于优化LSTM模型的超参数，如隐藏层个数等，以提高模型的预测准确性。
3. 模型训练：利用处理后的数据对GA-LSTM模型进行训练，使其能够学习到数据的特征和规律。
4. 预测结果：利用训练好的GA-LSTM模型对新的电力负荷数据进行预测，并输出预测结果。

该算法的创新点在于将遗传算法与LSTM相结合，通过不断迭代和交叉变异来寻找最优解。这种方法能够克服LSTM模型参数较多、训练过程复杂的问题，提高模型的学习能力和泛化性能。同时，该算法还具有较好的通用性，可以应用于其他领域的数据预测问题。