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【电力负荷预测】项目介绍 MATLAB实现基于BO-Transformer-LSTM贝叶斯优化算法（BO）优化Transformer-LSTM组合模型进行居民用户多步电力负荷预测（含模型描述及部分示例

内容概要：本文介绍了一个基于BO-Transformer-LSTM的组合模型，用于实现居民用户多步电力负荷预测的完整项目实例。该模型融合Transformer的全局注意力机制与LSTM的局部时序记忆能力，构建能够捕捉长时依赖与周期性特征的深度学习架构，并引入贝叶斯优化（BO）自动搜索最优超参数组合，提升预测精度与训练效率。项目涵盖从原始数据清洗、特征工程、滑动窗口样本构建、模型设计到超参数优化、反归一化及多步误差评估的全流程，强调时间顺序划分以防止信息泄露，并通过周期编码、外生变量融合等方式增强数据表达能力。文中提供了详细的MATLAB代码示例，包括数据预处理、网络搭建、贝叶斯优化配置和预测结果评估等关键步骤。 适合人群：具备一定机器学习和时间序列分析基础，熟悉MATLAB编程环境，从事电力系统预测、智能电网、负荷管理等相关领域的研究人员、工程师及研究生。 使用场景及目标：①应用于居民级或多用户聚合负荷的短期至中期多步预测（如未来24小时）；②服务于配电系统运行调度、需求响应基线设定、家庭能源管理系统优化、分布式能源协调控制等实际工程场景；③为科研提供可复现的深度学习+贝叶斯优化的技术路线参考。 阅读建议：此资源以实际项目为导向，建议读者结合提供的代码逐步实现并调试模型，重点关注数据质量控制、时间特征编码、组合网络结构设计与贝叶斯优化稳定性之间的协同关系，在实践中深入理解多步预测中的误差累积机制与超参数敏感性问题。