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【可更換其他算法，獲取資源請見文章第6節：資源獲取】

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1. 遺傳算法GA

遺傳算法的核心理念源于達爾文關于自然選擇與生物進化的理論。該算法巧妙地將問題求解過程類比為一個生物進化的過程，通過模擬自然界中的復制、交叉和變異等機制來生成新的解決方案。在每一代中，適應度較低的解逐漸被淘汰，而適應度較高的解則更有可能被保留并傳遞到下一代。經過多輪迭代（即進化），群體中的個體適應度顯著提升，最終有望找到使目標函數達到最優或接近最優的解。

2. 長短期記憶網絡LSTM

它是一種特殊的循環神經網絡（RNN），能夠有效捕捉時間序列數據中的長期依賴關系，同時避免傳統 RNN 在訓練過程中容易出現的梯度消失或梯度爆炸問題。LSTM 通過引入記憶單元（memory cell）和門控機制（輸入門、遺忘門、輸出門），實現了對信息的選擇性記憶和遺忘，因此在自然語言處理、語音識別、時間序列預測等領域得到了廣泛應用。

3. 基于GA-LSTM的光伏功率預測

提出一種基于GA-LSTM的光伏功率預測模型，該模型主要由訓練部分和預測部分組成，可以更快、更準確地預測未來短期光伏功率狀況。在訓練模塊中通過GA對LSTM模型超參數進行優化，建立基于遺傳算法的長短期記憶網絡模型。

4. 部分代碼展示

dim = 3;
% 優化參數的取值上下限
lb = [5 0.001 0.00001];
ub = [50 0.1 0.001];%% 遺傳算法參數設置
pop = 5; % 種群數量
Max_iteration=20; % 最大迭代次數 
%% 利用遺傳算法尋優最佳超參數
[Best_score, Best_pos, Convergence_curve]=GA(pop,Max_iteration,lb,ub,dim,feature1,p_train3,t_train2,p2);best_layer = round(Best_pos(1));
best_learn_rate = Best_pos(2);
best_reg = Best_pos(3);%%  創建模型
layers = [sequenceInputLayer(feature1)              % 建立輸入層lstmLayer(best_layer, 'OutputMode', 'last') % LSTM層reluLayer                           % Relu激活層fullyConnectedLayer(1)              % 全連接層regressionLayer];                   % 回歸層%% 參數設置
options = trainingOptions('adam', ...'MaxEpochs', 10, ...'InitialLearnRate', best_learn_rate, ...'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...'LearnRateDropFactor', 0.1, ...'LearnRateDropPeriod', 400, ...'Shuffle', 'every-epoch', ...'L2Regularization', best_reg, ...'Plots', 'none', ...'Verbose', true);
%     'Plots', 'training-progress', ...%  參數設置
%%訓練模型
net = trainNetwork(p_train3, t_train2, layers, options);

5. 運行結果展示

6. 資源獲取

可以獲取完整代碼資源，可更換其他群智能算法。👇👇👇👀名片