基于改进鲸鱼算法优化长短期记忆网络的方法、变压器负荷预测方法、介质和设备

本发明公开了一种基于改进鲸鱼算法优化长短期记忆网络的方法、变压器负荷预测方法、介质和设备，首先随机初始化多个超参数组合，并根据这些组合计算LSTM的适应度。接着，通过排序确定当前最优和非最优的超参数组合。然后，基于当前迭代次数自适应计算控制参数、螺旋形状参数及行为选择阈值，并通过这些参数计算收缩扩展向量和吸引力向量，以确定参数更新方式，包括螺旋更新、收缩包围更新及搜索更新，并基于这些方式对非最优参数组合进行更新。该方法在每次迭代后重新计算并排序适应度，直到达到预设的迭代次数阈值，最终确定最优的LSTM超参数组合。本发明根据当前迭代次数调整控制参数、阈值及向量，显著提高了搜索最优超参数组合的效率及准确性。