雾凇算法优化的Transformer-LSTM负荷预测及Matlab实现

资源摘要信息:"本文介绍了一种基于雾凇算法优化的Transformer-LSTM模型，该模型被用于实现负荷数据的回归预测。雾凇算法是一种启发式算法，用于优化神经网络结构参数。Transformer是一种自然语言处理领域的模型，后因其强大的序列处理能力被引入到时间序列预测领域，而LSTM是一种典型的循环神经网络，擅长处理和预测时间序列数据。将Transformer和LSTM结合起来，利用两者的优点可以有效提升负荷数据回归预测的准确度。本文中的模型利用雾凇算法来优化Transformer和LSTM模型的参数，从而提升预测性能。 1. 版本说明 - 本资源适用于Matlab的2014、2019a和2024a版本。这意味着用户需要安装上述版本之一的Matlab软件才能运行所提供的代码。 2. 附赠案例数据 - 资源中包含了可以直接运行的案例数据。这意味着用户无需自行寻找或构造数据集，可以直接使用这些数据来测试和运行Matlab程序，这对于学习和研究具有很大便利。 3. 代码特点 - 参数化编程：代码被设计成参数化的形式，允许用户方便地更改模型参数，以适应不同的需求和场景。 - 参数可方便更改：这一点与参数化编程密切相关，意味着用户可以轻松调整关键参数，无需深入代码细节。 - 代码编程思路清晰：代码作者遵循了良好的编程实践，确保代码逻辑清晰，易于理解和维护。 - 注释明细：注释的详尽程度是评估代码质量的一个重要因素。详细的注释能够帮助用户更好地理解代码的工作机制和设计思路。 4. 适用对象 - 本文档适用于计算机科学、电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。由于代码的易用性和详尽的注释，即使是编程新手也能够利用这些资源完成课程要求或个人研究项目。 文件名称解释 - 【Transformer回归预测】指的是利用Transformer模型进行时间序列数据的回归预测任务。 - 基于雾凇算法优化Transformer-LSTM实现负荷数据回归预测：说明了使用雾凇算法对Transformer和LSTM组合模型进行参数优化，从而提高负荷数据的回归预测性能。 - 附matlab代码：说明了本资源中包含了完整的Matlab源代码，可供用户直接使用和学习。 - 标准：可能指的是代码的标准化或规范化程度，保证了代码的通用性和可靠性。 从文件名称列表中可以看出，资源文件关注于如何将先进的雾凇算法与深度学习模型结合，以及在负荷数据回归预测领域的应用。"