基于Lasso-IGWO-BiLSTM-AT的短期电力负荷预测研究_第1页
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基于Lasso-IGWO-BiLSTM-AT的短期电力负荷预测研究关键词：电力负荷预测；Lasso；IGWO；BiLSTM；AT第一章绪论1.1研究背景及意义随着城市化进程的加快，电力需求日益增长，如何准确预测短期电力负荷对电网调度和管理至关重要。1.2国内外研究现状目前，国内外学者已开展多项关于电力负荷预测的研究，但大多数方法仍存在预测精度不高的问题。1.3研究内容与方法本研究采用Lasso回归、改进的蚁群优化算法、双向长短期记忆网络以及自适应阈值算法构建预测模型。第二章Lasso回归及其改进2.1Lasso回归概述Lasso回归是一种线性回归模型，通过引入正则化项来控制模型复杂度。2.2Lasso回归的基本原理Lasso回归通过设置一个惩罚系数λ，使得模型的复杂度与数据的实际变化趋势相适应。2.3Lasso回归的优缺点Lasso回归的优点在于能够自动选择特征，缺点是容易受到过拟合的影响。2.4Lasso回归的改进方法针对Lasso回归的不足，研究者提出了多种改进方法，如岭回归、LASSO等。第三章IGWO算法及其在电力负荷预测中的应用3.1IGWO算法概述改进的蚁群优化算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。3.2IGWO算法的基本原理IGWO算法通过模拟蚂蚁寻找食物的过程，实现参数的优化。3.3IGWO算法的优缺点IGWO算法的优点在于能够全局搜索最优解，缺点是对初始条件敏感。3.4IGWO算法在电力负荷预测中的应用将IGWO算法应用于电力负荷预测中，取得了较好的预测效果。第四章BiLSTM神经网络及其在电力负荷预测中的应用4.1BiLSTM神经网络概述双向长短时记忆网络是一种循环神经网络，能够处理序列数据。4.2BiLSTM神经网络的基本原理BiLSTM通过引入门控机制，实现了对输入数据的时序处理。4.3BiLSTM神经网络的优缺点BiLSTM神经网络的优点在于能够捕捉时间序列中的长期依赖关系，缺点是需要较多的计算资源。4.4BiLSTM神经网络在电力负荷预测中的应用将BiLSTM神经网络应用于电力负荷预测中，提高了预测的准确性和稳定性。第五章Lasso-IGWO-BiLSTM-AT模型的构建与验证5.1模型框架设计本研究构建了一个包含Lasso、IGWO、BiLSTM和AT的综合预测模型。5.2模型参数的选择与调整通过对模型参数的选择与调整，确保了模型的最优性能。5.3模型训练与验证通过大量的实验数据，对模型进行了训练与验证。5.4模型评估指标采用准确率、均方误差等指标对模型进行评估。第六章结论与展望6.1研究成果总结本研究成功构建了一个基于Lasso-IGWO-BiLSTM-AT的短期电力负荷预测模型，并验证了其有效性。6.2研究的局限性与不足尽管取得

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