GAPSO优化系列模型代码功能详解：负荷预测领域的高效解决方案

GAPSO-LSTM，即遗传粒子群优化算法优化LSTM的超参数做数据回归预测，多输入单输出，预测精度高于PSO-LSTM，算法原理为串行GAPSO，PSO的寻优结果再引入高斯变异和个体杂交，可以解决PSO容易陷入局部最优的问题。

一、引言

在能源调度、电力规划等实际应用场景中，负荷预测的准确性直接影响资源配置效率与决策科学性。传统LSTM（长短期记忆网络）模型在超参数选择上依赖人工经验，易导致预测精度不足、收敛速度慢等问题。本文所分析的GAPSO-LSTM、GAPSO-CNN-BiLSTM系列代码，通过遗传粒子群优化算法（GAPSO）对模型超参数进行智能寻优，结合LSTM、CNN-BiLSTM等网络结构的时序特征捕捉能力，实现了负荷数据的高精度回归预测。本文将从代码框架、核心模块、功能优势、使用说明等方面进行全面解析。

二、代码整体框架与流程图

（一）核心设计思路

系列代码均遵循“数据预处理→超参数优化→模型训练→预测评估”的四步流程，核心创新点在于引入GAPSO算法，将LSTM的学习率、隐含层神经元个数等关键超参数作为优化变量，通过遗传算法的杂交、变异操作与粒子群算法的群体协作寻优，找到最优超参数组合，进而提升模型预测性能。

（二）整体流程图

graph TD A[数据加载与预处理] --> B[GAPSO参数初始化] B --> C[种群初始化（超参数组合）] C --> D[计算粒子适应度（模型验证误差）] D --> E[个体极值与群体极值更新] E --> F[杂交操作（种群进化）] F --> G[变异操作（避免局部最优）] G --> H[更新种群与适应度] H --> I{达到最大进化代数？} I -- 否 --> D I -- 是 --> J[最优超参数输出] J --> K[基于最优超参数训练预测模型] K --> L[训练集/测试集预测] L --> M[预测误差评估（RMSE/MSE等）] M --> N[结果可视化与保存]

（三）代码文件构成

系列代码按功能与模型结构分为多个文件，核心文件及作用如下表所示：

三、核心模块详细解析

（一）数据预处理模块

数据预处理是预测模型的基础，核心目标是标准化数据分布、划分训练/测试集，确保模型收敛稳定性。

1. 数据加载与划分

代码支持从Excel文件读取数据，根据预测周期不同，灵活划分训练集与测试集：

• 短期预测（如单月）：训练集为2012-2013年完整数据（731个样本），测试集为目标月份数据（如2014年10月31个样本）；
• 中期预测（如半年）：测试集为2014年1-6月数据（181个样本）；
• 通用版本：按7:3比例自动划分训练集与测试集（numTimeStepsTrain = floor(0.7*numel(data(:,1)))）。

2. 数据标准化

采用Z-score标准化（均值-标准差归一化）处理输入输出数据，避免量纲差异影响模型训练：

mu = mean(XTrain,'ALL'); % 计算训练集均值 sig = std(XTrain,0,'ALL');% 计算训练集标准差 XTrain = (XTrain - mu)/sig;% 输入数据标准化 YTrain = (YTrain - mu)/sig;% 输出数据标准化

标准化后的数据均值为0、方差为1，可加速LSTM模型的梯度下降收敛速度。

3. 数据格式转换

LSTM模型要求输入数据为“特征维度×样本数”的矩阵格式，代码通过转置操作满足要求：

XTrain = XTrain'; % 转换为[特征数, 样本数]格式 YTrain = YTrain';

（二）GAPSO超参数优化模块

该模块是系列代码的核心，通过融合遗传算法（GA）与粒子群算法（PSO）的优势，解决传统PSO易陷入局部最优的问题。

1. 优化参数定义

明确待优化的LSTM超参数及搜索范围：

2. GAPSO核心参数初始化

c1 = 1.5; % 个体认知因子（PSO参数） c2 = 1.5; % 群体社会因子（PSO参数） maxgen = 10; % 最大进化代数 sizepop = 10; % 种群规模 pc = 0.5; % 杂交概率（GA参数） pm = 0.05; % 变异概率（GA参数） Vmax = 1; Vmin = -1;% 粒子速度范围

参数设置平衡了寻优效率与全局搜索能力：较小的种群规模（10）与进化代数（10）减少计算量，合理的杂交（0.5）与变异（0.05）概率确保种群多样性。

3. 适应度函数（fun.m）

适应度函数是超参数优化的“评价标准”，核心逻辑为：对于每个超参数组合，训练LSTM模型并计算测试集RMSE（均方根误差），将RMSE的倒数作为适应度值（值越大表示超参数越优）：

function y = fun(x,XTrain,YTrain,XTest,YTest,inputSize,max_itera,mu,sig) numHiddenUnits = fix(x(2))+1; % 隐含层神经元个数（整数转换） layers = [sequenceInputLayer(inputSize); lstmLayer(numHiddenUnits); fullyConnectedLayer(1); regressionLayer]; options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs',max_itera, 'InitialLearnRate',x(1)); net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options); % 训练模型 YPred = predictAndUpdateState(net,XTest); % 测试集预测 YPred = YPred*sig+mu; % 反标准化 YTest = YTest*sig+mu; rmse = sqrt(mean((YPred-YTest).^2,'ALL')); % 计算RMSE y = 1/rmse; % 适应度值（RMSE倒数） end

4. 寻优过程（杂交+变异）

• 杂交操作：从种群中选择适应度最优的部分粒子（杂交池大小=pc×sizepop），通过随机加权平均生成子代粒子，替换父代中适应度较差的个体：
  matlab
childx1(i,:) = pbPoolx(seed1,:)+(1-pb)Poolx(seed2,:); % 子代位置计算
if fun(pop(i,:))>fun(childx1(i,:))
pop(i,:) = childx1(i,:); % 子代替换父代
end

• 变异操作：对部分粒子（变异池大小=pm×sizepop）进行高斯变异，引入随机扰动，避免算法陷入局部最优：
  matlab
mutationchild(i,:) = pop(seed3,:)*(1+randn); % 高斯变异
if fun(pop(i,:))>fun(mutationchild(i,:))
pop(i,:) = mutationchild(i,:); % 变异子代替换父代
end


（三）预测模型训练与评估模块

1. 模型结构定义

根据优化得到的超参数，构建最终预测模型，主要分为两类结构：

• GAPSO-LSTM结构：适用于时序特征主导的负荷预测，结构简洁高效：
  matlab
layers = [sequenceInputLayer(numFeatures); % 输入层（特征维度=7/4/9）
lstmLayer(numHiddenUnits); % LSTM隐含层（最优神经元个数）
fullyConnectedLayer(numResponses);% 全连接层（输出维度=1）
regressionLayer]; % 回归层（适配回归任务）

• GAPSO-CNN-BiLSTM结构：融合CNN的局部特征提取与BiLSTM的双向时序建模，适用于含高维特征的负荷数据：
  matlab
layers = [sequenceInputLayer([inputSize,1,1]);
sequenceFoldingLayer; convolution2dLayer([2,1],10); % CNN特征提取
batchNormalizationLayer; reluLayer; maxPooling2dLayer;
sequenceUnfoldingLayer; flattenLayer;
lstmLayer(numhiddenunits1,'Outputmode','sequence'); % 前向LSTM
lstmLayer(numhiddenunits2,'Outputmode','last'); % 后向LSTM
dropoutLayer(0.3); fullyConnectedLayer(1); regressionLayer];


2. 训练配置

采用Adam优化器，设置学习率调度策略（分段衰减），提升训练稳定性：

options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs',500, ... % 最大训练轮次 'MiniBatchSize',128, ... % 批次大小 'InitialLearnRate',zbest(1,1),... % 最优学习率 'LearnRateSchedule','piecewise',... % 分段学习率 'LearnRateDropPeriod',150, ... % 150轮后衰减 'LearnRateDropFactor',0.5); % 衰减因子0.5

3. 预测与评估

• 模型训练完成后，分别对训练集和测试集进行预测，通过反标准化还原真实负荷值；
• 采用4个核心指标评估预测精度：
  matlab
ae = abs(YPred - YTest); % 绝对误差
rmse = (mean(ae.^2)).^0.5; % 均方根误差（越小越优）
mse = mean(ae.^2); % 均方误差
mae = mean(ae); % 平均绝对误差
mape = mean(ae./YTest); % 平均绝对百分比误差（越小越优）

• 输出预测结果可视化图表（预测值vs实际值曲线、误差曲线），并将预测结果保存至Excel文件。

四、代码优势分析

（一）超参数优化高效性

相比传统人工调参或单一PSO优化，GAPSO算法兼具粒子群算法的快速收敛性与遗传算法的全局搜索能力，通过杂交和变异操作有效避免局部最优，显著提升LSTM模型的超参数配置合理性。

（二）模型适用性广

• 支持多场景负荷预测：可灵活切换短期（单月）、中期（半年）预测任务，仅需修改测试集数据读取范围；
• 适配不同特征维度：输入特征维度可配置（7/4/9维），可根据实际负荷影响因素（如温度、日期、历史负荷等）调整输入特征。

（三）预测精度高

通过数据标准化、学习率分段衰减、Dropout正则化（仅GAPSO-CNN-BiLSTM）等策略，降低模型过拟合风险，提升预测稳定性。相比基础LSTM模型（无GAPSO优化），预测误差（RMSE、MAPE）显著降低。

（四）代码可扩展性强

• 支持模型结构扩展：可在现有框架中替换为GRU、Transformer等其他时序模型，仅需修改layers定义部分；
• 支持优化目标调整：可修改适应度函数，将MAE、MAPE等作为优化目标，适配不同业务需求。

五、使用说明

（一）环境准备

• 运行环境：MATLAB 2019b及以上版本（需安装Deep Learning Toolbox）；
• 依赖文件：确保Excel数据文件（如“平均负荷数据.xlsx”“load data3.xlsx”）与代码文件在同一目录下。

（二）数据格式要求

Excel数据文件需满足以下格式：

• 输入特征列：连续多列（如B-H列、A-F列），每列对应一个影响负荷的特征（如历史负荷、温度、湿度等）；
• 输出列：单独一列（如I列、G列），对应待预测的日均负荷值；
• 数据顺序：按时间顺序排列（从早到晚），确保时序特征的连续性。

（三）核心参数调整指南

根据实际数据情况，可调整以下关键参数：

（四）运行步骤

1. 打开MATLAB，切换至代码所在目录；
2. 根据预测需求选择对应代码文件（如预测单月负荷运行GAPSOLSTM10.m）；
3. 检查并修改数据读取路径（xlsread函数的文件名、行列范围），确保数据正确加载；
4. 运行代码，等待超参数优化与模型训练完成；
5. 查看命令窗口输出的最优参数、预测误差指标，以及自动生成的可视化图表（适应度曲线、预测值vs实际值曲线、误差曲线）。

六、注意事项

（一）数据相关

1. 确保Excel文件中无缺失值、异常值，否则需先进行数据清洗（如插值填充、删除异常点）；
2. 数据标准化时，严格使用训练集的均值和标准差，避免测试集数据泄露（代码已满足此要求）。

（二）参数约束

1. 超参数优化过程中，需确保学习率为正数、隐含层神经元个数为正整数，修改版代码通过abs(pop(j,:))和fix(x(2))确保参数合法性；
2. 避免杂交概率（pc）过大（如超过0.7）或变异概率（pm）过大（如超过0.1），否则会破坏种群稳定性，导致寻优震荡。

（三）计算资源

1. 模型训练过程中占用CPU/GPU资源较多，建议关闭其他占用资源的程序；
2. 若使用CPU训练，对于大规模数据（样本数>2000），可适当减小MiniBatchSize（如64），降低内存占用。

（四）结果验证

1. 单次运行结果可能受种群初始化随机影响，建议多次运行（3-5次），选择预测误差最小的最优参数；
2. 若预测精度未达预期，可增加特征维度（如加入节假日、风速等特征）或调整模型结构（如改用GAPSO-CNN-BiLSTM）。

七、总结

GAPSO-LSTM、GAPSO-CNN-BiLSTM系列代码通过智能超参数优化与先进时序建模技术的结合，为负荷预测提供了高效、高精度的解决方案。代码结构清晰、模块化程度高，支持多场景、多特征维度的负荷预测任务，同时具备较强的可扩展性和易用性。在实际应用中，通过合理调整数据格式、参数配置，可进一步提升预测精度，为能源调度、电力规划等决策提供可靠支持。