✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。
🍎个人主页：Matlab科研工作室
🍊个人信条：格物致知。
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇
🔥 内容介绍
一、背景介绍
随着科技的发展，负荷数据预测在电力系统、交通运输、工业生产等领域的应用越来越广泛。然而，传统的预测方法往往存在精度不高、泛化能力差等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于沙猫群优化算法（SCSO）优化时间卷积神经网络（TCN）的负荷数据回归预测方法。
二、沙猫群优化算法简介
沙猫群优化算法（SCSO）是一种模拟沙猫觅食行为的启发式优化算法。沙猫在觅食过程中，会通过挖掘洞穴、寻找食物等方式来适应环境变化。SCSO算法借鉴了沙猫的这些行为，通过模拟沙猫的挖掘、觅食等过程来实现对问题的优化求解。
三、时间卷积神经网络简介
时间卷积神经网络（TCN）是一种专门用于处理时序数据的深度学习模型。与传统的循环神经网络（RNN）相比，TCN具有更高的计算效率和更好的泛化能力。TCN通过引入卷积层和残差连接，有效地解决了梯度消失和梯度爆炸问题，从而提高了模型的性能。
四、基于SCSO优化TCN的负荷数据回归预测方法
本文提出的基于SCSO优化TCN的负荷数据回归预测方法，主要包括以下几个步骤：
1. 数据预处理：首先对原始负荷数据进行归一化处理，以消除数据之间的量纲差异，提高模型的预测精度。
2. TCN模型构建：根据预处理后的数据，构建时间卷积神经网络模型。模型中包含多个卷积层和残差连接，以提高模型的表达能力和泛化能力。
3. SCSO优化：利用沙猫群优化算法对TCN模型的超参数进行优化。通过模拟沙猫的挖掘、觅食等行为，寻找到最优的超参数组合，从而提高模型的预测性能。
4. 模型训练与预测：使用优化后的TCN模型对负荷数据进行训练，并利用训练好的模型对新的负荷数据进行预测。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
🎁 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
👇 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度
2 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类