基于GA遗传优化的Transformer-LSTM网络模型的时间序列预测算法matlab性能仿真

1.前言

2.算法测试效果图预览

3.算法运行软件版本

4.部分核心程序

5.算法理论概述

[5.1 各模块核心原理](#5.1 各模块核心原理)

[5.2 遗传算法优化](#5.2 遗传算法优化)

[5.3 最优Transformer-LSTM模型构建](#5.3 最优Transformer-LSTM模型构建)

6.算法完整程序工程

1.前言

基于GA遗传优化的Transformer-LSTM时间序列预测算法，是遗传算法（全局优化算法）与Transformer-LSTM混合深度学习模型的结合体，核心解决传统Transformer-LSTM网络超参数人工调参效率低、预测精度差、模型泛化能力弱的问题，专门面向非线性、非平稳、长时序依赖的时间序列预测任务（如电池容量预测、负荷预测等）。

2.算法测试效果图预览

3.算法运行软件版本

matlab2024b

4.部分核心程序

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%参数设置
options = trainingOptions('adam', ...       
    'MaxEpochs', 100, ...                   
    'InitialLearnRate', RR, ...           
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...   
    'LearnRateDropFactor', 0.1, ...         
    'LearnRateDropPeriod', 80, ...          % 学习率
    'Shuffle', 'every-epoch', ...           
    'Plots', 'none', ...                    
    'Verbose', false);

%训练模型
[net,INFO]= trainNetwork(P_train2, T_train, lgraph, options);

%仿真预测
Dat_pre1  = predict(net, P_train2);
Dat_pre2  = predict(net, P_test2 );
%反归一化
Dat_pre1s = mapminmax('reverse', Dat_pre1', PS2);
Dat_pre2s = mapminmax('reverse', Dat_pre2', PS2);


T_train   = T_train';
T_test    = T_test' ;
%均方根误差
error1 = sqrt(sum((Dat_pre1s - T_train).^2) ./ LL1);
error2 = sqrt(sum((Dat_pre2s - T_test ).^2) ./ LL2);

%MSE
mse1 = sum((Dat_pre1s - T_train).^2)./LL1;
mse2 = sum((Dat_pre2s - T_test).^2)./LL2;
disp(['训练集MSE：', num2str(mse1)])
disp(['测试集MSE：', num2str(mse2)])



figure
plot(1:length(dat_train),dat_train,'g-','LineWidth',2);
hold on
plot(starts+1:starts+length(Dat_pre1s),Dat_pre1s,'r-','LineWidth',2)
legend('真实值','预测值')
xlabel('cycle')
ylabel('capacity')
xlim([0 length(dat_train)+1])
ylim([1.2 2.0])
grid on


figure
plot(1:length(dat_test),dat_test,'g-','LineWidth',2);
hold on
plot(starts+1:starts+length(Dat_pre2s),Dat_pre2s,'r-','LineWidth',2)
legend('真实值','预测值')
xlabel('cycle')
ylabel('capacity')
xlim([0 length(dat_test)+1])
ylim([1 2.2])
grid on
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