基于VMD-LSTM混合优化算法的电价预测系统

资 源 简 介

该项目针对电力市场环境下电价数据显著的非线性、不平稳以及周期性波动特征，开发了一套高度集成的MATLAB预测分析系统。 核心功能是通过引入变分模态分解（VMD）技术对原始电价序列进行降噪处理，将其分解为一系列平稳的子序列，从而降低模型学习难度。 系统采用长短期记忆网络（LSTM）作为预测核心，并融合了改进的粒子群优化算法（PSO）或麻雀搜索算法（SSA），实现对神经网络隐藏层节点数、学习率及正则化参数的自动寻优，有效避免了人工调参的盲目性。 项目集成了完整的数据预处理模块，支持缺失值自动填充、离群值修正及

详 情 说 明

基于混合优化算法改进LSTM神经网络的电价预测平台

项目介绍

本项目是一款专为电力市场电价预测设计的集成化MATLAB分析平台。电价数据具有极高的非线性、不平稳性和周期性，传统的单一模型难以捕捉其复杂规律。本系统通过集成变分模态分解（VMD）、改进的粒子群优化算法（PSO）以及长短期记忆网络（LSTM），构建了一个从原始数据处理到高精度预测的完整流水线。系统能够自动识别电价波动模式，优化模型超参数，并提供多维度的性能评估结果。

功能特性

1. 鲁棒性数据预处理：系统具备完善的数据清洗功能，能够自动检测并利用线性插值填充缺失值，同时基于3-sigma原则识别并修正异常离群值，确保输入数据的质量。
2. 信号频域降噪：集成变分模态分解（VMD）技术，通过将复杂的非平稳电价序列分解为若干个平稳的本征模态函数（IMF），降低了后续神经网络的学习难度。
3. 智能参数寻优：引入粒子群优化算法（PSO），改变了人工调参的随机性。系统自动对LSTM的隐藏层单元数、初始学习率以及L2正则化参数进行全局化搜索，寻找最优配置。
4. 深度时序模拟：利用LSTM网络对处理后的多维时序特征（包括电价、负荷、温度、湿度等）进行深度建模，有效捕获电力数据中的长程依赖关系。
5. 全面性能可视化：系统内置收敛曲线图、预测对比图、残差分布图及多种误差统计指标（RMSE、MAPE），直观展示模型的训练效果与预测精度。

系统实现逻辑

项目核心流程在主程序中按顺序执行：

1. 环境初始化与数据生成：

系统首先配置随机数种子确保实验可重复。模拟生成包含基础趋势、24小时周期性、随机噪声及离群点的模拟电力市场数据（240个样本点），并同步生成关联特征：电力负荷、环境温度和湿度。

1. 预处理模块：

利用线性插值算法修复缺失观测值。通过计算数据的均值与标准差，将超出三个标准差范围的极端波动点修正为均值，减小异常尖峰对模型的干扰。

1. VMD逻辑处理：

核心函数通过迭代优化，将原始电价序列分解为K个特定带宽的模态。算法在频域内进行，周期性更新各分量的中心频率。分解出的分量与原始外部特征整合，形成增强特征向量。

1. 序列构建与标准化：

系统通过滑动窗口技术将连续时间序列转换为监督学习格式。默认采用过去12个时间步的数据作为特征输入，预测当前时间点的电价，并对数据进行归一化处理。

1. 粒子群优化过程：

定义了包含3个维度的搜索空间。每个粒子代表一组潜在的LSTM模型配置。系统通过在前80%的训练序列上训练并在后20%的验证序列上考核RMSE，作为适应度函数引导粒子移动。

1. 最终模型训练与验证：

获取最优参数后，系统重新构建完整的LSTM架构，并在完整的训练集上进行50轮循环训练。随后利用测试集进行外推预测，评估模型的泛化能力。

关键算法与解析

1. 变分模态分解 (VMD)：

不同于传统的EMD分解，VMD通过构造并求解约束变分问题来确定各分量的带宽和中心频率。在代码实现中，利用傅里叶变换在频域迭代更新分量及其中心频率，能有效避免模态混叠现象，精准锁定周期性特征。

1. 粒子群优化 (PSO)：

算法维护一群粒子的位置和速度。通过引入动态权重机制，在初期保持较强的全局探索能力，后期则专注于局部精确开发。它解决了LSTM中手动设置学习率和节点数难以达到最优的问题。

1. 长短期记忆网络 (LSTM)：

作为递归神经网络的改进版，LSTM通过遗忘门、输入门和输出门的结构解决梯度消失问题。在本项目中，LSTM负责融合VMD提取的频域特征与物理环境特征，输出最终的价格预测。

1. 评价指标体系：

系统通过均方根误差（RMSE）衡量绝对预测误差，通过平均绝对百分比误差（MAPE）反映预测值偏离真实值的相对比例，并结合残差分布的概率密度曲线分析预测的可靠性。

使用方法

1. 环境配置：确保计算机已安装运行MATLAB 2020b或更高版本，并安装深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）及统计与机器学习工具箱。
2. 数据准备：系统默认提供模拟数据生成逻辑，若需预测真实电价，请将格式化后的特征矩阵与目标序列替换至对应位置。
3. 参数调节：根据需求可在主逻辑中调整VMD分解层数、PSO的种群规模或LSTM的最大迭代步数。
4. 运行分析：执行主脚本，系统将依次完成数据分解、参数迭代、模型训练，并自动弹出各维度分析图表。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2020b 及以上
• 必要工具箱：Deep Learning Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件建议：4GB及以上可用运行内存，建议配置支持并行计算的CPU。