SABO-LSTM基于减法平均优化器优化长短期记忆神经网络的多输入单输出数据回归预测模型 （多指标，多图）MATLAB实现

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内容介绍

LSTM（长短时记忆）是一种常用的深度学习模型，用于处理时间序列数据的预测和建模。在风电数据预测中，LSTM模型可以帮助我们更好地理解和预测风电发电量的变化。而基于减法平均算法优化的SABO-LSTM模型，可以进一步提高预测的准确性和稳定性。

在风电数据预测中，我们经常面临的挑战之一是数据的不稳定性和不确定性。风速和风向的变化会直接影响风电发电量，而这种变化往往是不规律的，难以用传统的方法进行建模和预测。因此，我们需要一种能够有效捕捉数据变化特征的模型，以提高预测的准确性和稳定性。

SABO-LSTM模型是一种基于减法平均算法优化的长短时记忆模型，它在传统的LSTM模型基础上进行了改进和优化。通过引入减法平均算法，SABO-LSTM模型可以更好地捕捉风电数据的变化特征，提高预测的准确性和稳定性。这种模型在风电数据预测中具有很大的潜力，可以帮助我们更好地理解和预测风电发电量的变化趋势。

在实际的风电数据预测中，SABO-LSTM模型可以通过对历史数据的学习和分析，来预测未来风电发电量的变化情况。通过引入减法平均算法，模型可以更好地捕捉数据的变化特征，提高预测的准确性和稳定性。这对于风电行业来说具有重要的意义，可以帮助企业更好地制定发电计划和调度方案，提高发电效率和经济效益。

总的来说，基于减法平均算法优化的SABO-LSTM模型在风电数据预测中具有很大的潜力。它可以帮助我们更好地理解和预测风电发电量的变化趋势，提高预测的准确性和稳定性。随着深度学习技术的不断发展和成熟，相信这种模型将在风电行业得到广泛的应用和推广。

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] 陈伟华,南鹏飞,闫孝姮,等.基于深度学习的采煤机截割轨迹预测及模型优化[J].煤炭学报, 2020, 45(12):7.DOI:10.13225/j.cnkj.jccs.2019.1779.

[2] 范哲南.基于深度学习的大坝变形预测研究[J].[2023-12-25].

[3] 张泽龙,韦冬妮,唐梦媛,等.基于改进LSTM的电力负荷预测与成本感知优化策略研究[J].电子设计工程, 2023, 31(21):132-136.

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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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