1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
优化前：
优化后：
对比：
2.算法涉及理论知识概要
基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）优化的长门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）网络，是一种结合了进化计算与深度学习的混合预测模型，特别适用于电力负荷这类具有明显时间序列特性和复杂非线性特征的数据预测。
GRU是循环神经网络（RNN）的一种变体，旨在解决长期依赖问题。相比传统的LSTM，GRU通过合并遗忘门和输入门为单一的更新门，减少了一个控制门，降低了模型的复杂度，同时保持了较好的学习长期依赖的能力。
在电力负荷预测中，GA用于优化GRU网络的超参数，如学习率、隐藏层单元数、网络层数等，以获得最佳预测性能。具体流程如下：
定义问题：将GRU网络的超参数作为遗传算法的染色体，目标是最小化预测误差。
编码与初始化：将超参数编码为染色体，初始化种群。
适应度评估：使用历史电力负荷数据训练不同的GRU模型（基于当前种群中的不同超参数配置），计算预测误差作为适应度值。
遗传操作：基于适应度值进行选择、交叉和变异，生成新的超参数配置。
终止条件：当达到预定的迭代次数或适应度改善不明显时，停止进化，选择适应度最高的超参数配置。
模型训练与预测：使用优化后的超参数配置训练GRU模型，并进行电力负荷预测。
3.MATLAB核心程序
%仿真时间大于30分钟，请耐心等待
MAXGEN = 50;
NIND = 20;
Nums = 1;
Chrom = crtbp(NIND,Nums*10);
%sh
Areas = [];
for i = 1:1
Areas = [Areas,[1;100]];% 目标范围0到4，如果是0，则表明该位置不安装充电桩
end
FieldD = [rep([10],[1,Nums]);Areas;rep([0;0;0;0],[1,Nums])];
gen = 0;
Js = 0.5*rand(NIND,1);
Objv = (Js+eps);
gen = 0;
while gen < MAXGEN
gen
Pe0 = 0.999;
pe1 = 0.001;
FitnV=ranking(Objv);
Selch=select('sus',Chrom,FitnV);
Selch=recombin('xovsp', Selch,Pe0);
Selch=mut( Selch,pe1);
phen1=bs2rv(Selch,FieldD);
for a=1:1:NIND
X = phen1(a);
%计算对应的目标值
[epls] = func_obj(X);
E = epls;
JJ(a,1) = E;
end
Objvsel=(JJ);
[Chrom,Objv]=reins(Chrom,Selch,1,1,Objv,Objvsel);
gen=gen+1;
Error2(gen) = mean(JJ);
end
figure
plot(smooth(Error2,MAXGEN),'linewidth',2);
grid on
xlabel('迭代次数');
ylabel('遗传算法优化过程');
legend('Average fitness');
[V,I] = min(JJ);
X = phen1(I);
numFeatures = 2;
numResponses = 1;
numHiddenUnits = round(X);% 定义隐藏层中LSTM单元的数量
layers = [ ...% 定义网络层结构
sequenceInputLayer(numFeatures)
gruLayer(numHiddenUnits)
dropoutLayer(0.1)
gruLayer(2*numHiddenUnits)
dropoutLayer(0.1)
fullyConnectedLayer(numResponses)
regressionLayer
];
ypred = predict(net,[P],'MiniBatchSize',1);
figure;
subplot(211);
plot(T)
hold on
plot(ypred)
xlabel('days');
ylabel('负荷');
legend('实际负荷','GRU预测负荷');
subplot(212);
plot(T-ypred)
xlabel('days');
ylabel('GRU误差');
save R2.mat T ypred
