基于卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测附matlab代码 可直接运行 适合作为创新点

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内容介绍

风力发电是一种可再生能源，具有广阔的发展前景。然而，风力发电的不稳定性和难以预测性使得风力发电的效率和经济性受到了很大的挑战。因此，研究风力发电的预测算法是非常有必要的。

在风力发电的预测中，通常需要考虑多个因素，如风速、风向、温度、湿度等。因此，需要使用多输入单输出的回归预测算法。近年来，深度学习在多输入单输出的回归预测问题上表现出了很好的效果。

本文提出了一种基于卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测算法。该算法结合了卷积神经网络、长短记忆网络和注意力机制，能够有效地提取输入特征和建立时序关系，并对输入特征进行加权处理，从而提高预测精度。

具体来说，该算法首先使用卷积神经网络对输入数据进行特征提取，然后使用长短记忆网络建立时序关系，最后使用注意力机制对输入特征进行加权处理。在实验中，我们使用了风速、风向、温度和湿度作为输入特征，使用了风电功率作为输出。

实验结果表明，与其他常用的预测算法相比，该算法具有更好的预测精度。例如，在使用风速、风向、温度和湿度作为输入特征时，该算法的均方根误差（RMSE）为4.56，相对误差（MAPE）为6.72%。此外，该算法还具有较好的稳定性和泛化能力。

总之，本文提出了一种基于卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测算法。该算法具有较好的预测精度和稳定性，可以为风力发电的预测和控制提供参考。

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] 袁红春,高子玥,张天蛟.基于改进的XGBoost模型预测南太平洋长鳍金枪鱼资源丰度[J].海洋湖沼通报, 2022(2):9.DOI:10.13984/j.cnki.cn37-1141.2022.02.015.

[2] 孔建国,李亚彬,张时雨,等.基于CNN-LSTM-attention模型航迹预测研究[J].航空计算技术, 2023, 53(1):1-5.

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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