【风电预测】基于海洋捕食算法优化卷积神经网络结合长短记忆网络MPA-CNN-LSTM实现风电功率多输入单输出回归预测附matlab代码

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内容介绍

随着全球对可再生能源需求的不断增加，风电作为一种清洁、可持续的能源形式，受到了广泛关注。然而，风电的不稳定性和不可预测性使得风电发电量的准确预测成为一项具有挑战性的任务。为了解决这个问题，研究人员提出了许多不同的方法和算法。本文将介绍一种基于海洋捕食算法优化卷积神经网络结合长短记忆网络的风电功率多输入单输出回归预测算法步骤。

首先，让我们来了解一下海洋捕食算法。海洋捕食算法是一种模拟自然界中捕食者和被捕食者之间相互作用的优化算法。它通过模拟鱼群、鲸群和海藻等海洋生物之间的捕食关系，来寻找最优解。在风电预测中，海洋捕食算法可以用来优化卷积神经网络的参数，以提高预测的准确性。

接下来，我们将介绍卷积神经网络（CNN）。CNN是一种深度学习算法，它模拟了人类视觉系统的工作原理。它通过使用卷积层、池化层和全连接层等组件来提取输入数据的特征，并进行分类或回归预测。在风电预测中，CNN可以用来学习风速、风向、气温等多个输入变量与风电功率之间的复杂关系。

然后，我们将介绍长短记忆网络（LSTM）。LSTM是一种递归神经网络，它可以处理和预测序列数据。与传统的循环神经网络相比，LSTM具有更好的记忆能力和长期依赖建模能力。在风电预测中，LSTM可以用来学习风电功率的时间序列模式，以提高预测的准确性。

最后，我们将介绍如何将海洋捕食算法、卷积神经网络和长短记忆网络结合起来。我们将这个集成模型称为MPA-CNN-LSTM。首先，我们使用海洋捕食算法来优化CNN的参数。然后，我们将优化后的CNN作为LSTM的输入，以进一步提高预测的准确性。通过这种方式，我们可以充分利用海洋捕食算法、卷积神经网络和长短记忆网络的优势，从而实现更准确的风电功率预测。

总结起来，本文介绍了一种基于海洋捕食算法优化卷积神经网络结合长短记忆网络的风电功率多输入单输出回归预测算法步骤。这种集成模型可以克服风电的不稳定性和不可预测性，提高预测的准确性。未来，我们可以进一步改进这个算法，以适应不同地区和不同条件下的风电预测需求。

部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

参考文献

[1] 王晨阳,汪志勇,段倩倩,等.基于遗传算法优化卷积长短记忆混合神经网络模型的光伏发电功率预测[J].物理学报, 2020, 69(10):7.DOI:10.7498/aps.69.20191935.

[2] 王凤,尚若冰.基于EEMD-CNN-LSTM的短期风电功率预测方法.CN202211072086.X[2023-10-28].

[3] 姚越,刘达.基于注意力机制的卷积神经网络-长短期记忆网络的短期风电功率预测[J].现代电力, 2022(002):039.

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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

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

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