基于注意力机制的优化LSTM短期负荷预测方法

一种基于注意力机制的优化LSTM短期负荷预测方法，属于光伏预测技术领域。本发明首先对历史用电负荷数据等影响因素进行预处理。其次，将处理好的数据用以训练模型，借助改进的蜣螂优化算法对长短期记忆神经网络的超参数进行寻优，使输入数据与网络结构更好地进行匹配。最后，进行负荷预测同时对算法模型进行分析。利用注意力机制通过重分配输入权重，突出有效信息特征，使得在长时间序列训练中不会被影响；利用改进的蜣螂优化算法对LSTM中的超参数进行寻优，避免人工选取的不确定性。预测精度方面较之前LSTM的提升算法均有显著的提高，大幅度提升模型的预测准确率。