[发明专利]一种基于蜂群算法优化的RF_GRU网络短期电力负荷预测方法

摘要

本发明属于神经网络优化的技术领域，具体地说，是一种基于改进蜂群算法优化的RF_GRU网络短期电力负荷预测方法，将改进的蜂群算法用于寻找随机森林算法的最优初始参数。为改善蜂群算法在迭代后期易于陷入局部最优的缺点，采用了正弦余弦因子以改善算法的全局收敛性；接着通过改进蜂群算法优化训练后的RF_GRU网络建立起短期电力负荷的预测模型，进一步提升短期电力负荷预测的精度和效率。本发明在蜂群算法迭代过程中动态的计算蜂群的适应度，设置蜂群的适应度阈值，将整个蜂群分为雇佣蜂和非雇佣蜂两个子群，通过雇佣蜂向全局最优靠近；通过侦查蜂观察是否陷入局部最优，侦查蜂能够稳定的向全局最优的方向搜索。蜂群算法在迭代过程中兼具全局和局部的搜索能力，提高了收敛速度和精度，本发明提升了网络的准确性和稳定性。