一种改进鲸鱼算法的循环神经网络短期电力负荷预测方法

摘要

本发明公开了一种改进鲸鱼算法的循环神经网络短期电力负荷预测方法，涉及短期电力负荷预测技术领域。使用循环神经网络进行短期电力负荷预测，使用待预测日的相似日负荷数据作为循环神经网络的输入数据，确定了循环神经网络的输入神经元个数、输出神经元个数、隐藏层层数、学习率与梯度下降算法。构造了循环神经网络的预测模型。使用差异进化算法改进鲸鱼优化算法，提高了普通鲸鱼算法的高维全局优化能力。采用改进的鲸鱼算法对循环神经网络中的权重进行预训练，当预训练结束后，将训练好的权重放入循环神经网络模型，再使用梯度下降算法对循环神经网络进行训练，当训练完成后，得到权重固定的神经网络模型，再进行负荷预测。