**【独家】BKA-Transformer-LSTM 多变量时序预测：基于黑翅鸢优化算法(BKA)优化
Transformer 结合长短期记忆神经网络(LSTM)的数据回归预测**
随着人工智能技术的飞速发展，时间序列预测在各个领域的应用越来越广泛。光伏功率、负荷预测等
是能源管理、电网稳定等领域的重要任务。本文介绍了一种基于黑翅鸢优化算法(BKA)优化
Transformer 结合长短期记忆神经网络(LSTM)的多变量时序预测方法。
一、BKA 算法与 Transformer-LSTM 结合的原理
黑翅鸢优化算法(BKA)是一种新兴的元启发式优化算法，它模拟了黑翅鸢在寻找食物时的行为模式，
通过个体的迭代更新和群体的信息共享来寻找最优解。在本方法中，BKA 算法被用来优化 LSTM 模型
的隐藏层节点数、正则化系数、初始化学习率等参数，以提高模型的预测性能。
Transformer 是一种创新的神经网络结构，它通过自注意力机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关
系。LSTM 则是一种专门处理序列数据的神经网络，它能够捕捉时间序列中的长短期依赖关系。将
Transformer 和 LSTM 结合，可以充分利用两者的优势，进一步提高时间序列预测的准确性。
二、实验环境与数据集
为了验证 BKA-Transformer-LSTM 的预测性能，我们在 MATLAB 2023b 及以上版本的环境下进行
了实验。实验数据集可以是光伏功率、负荷数据等时间序列数据，数据格式为 excel。
三、实验步骤与结果
1. **数据预处理**：将原始数据转化为适合模型输入的形式，包括数据清洗、归一化等步骤。
2. **模型训练**：使用 BKA 算法优化 Transformer-LSTM 模型的参数，进行模型的训练。
3. **性能评估**：使用 R2 等指标来评估模型的预测性能。
四、实验结果分析
通过实验，我们发现 BKA-Transformer-LSTM 在光伏功率、负荷预测等任务上取得了较好的效果。
与传统的 LSTM 模型相比，BKA-Transformer-LSTM 在预测准确性上有了显著提升。这主要得益于
BKA 算法对模型参数的优化，以及 Transformer 对时间序列中长距离依赖关系的捕捉。
五、结论与展望
本文提出的 BKA-Transformer-LSTM 方法在光伏功率、负荷预测等任务上取得了良好的效果。然而
，该方法仍然存在一定的局限性，如对于不同类型的数据集，可能需要进行参数的微调。未来，我们
