GJO-VMD-LSTM时序预测 | Matlab实现金豺-变分模态分解-长短期记忆网络时间序列预测

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内容介绍

摘要

风电作为一种清洁可再生能源，在全球能源结构中发挥着越来越重要的作用。然而，风电具有随机性和波动性，给电网调度带来很大挑战。因此，准确预测风电出力对于提高电网稳定性和可靠性具有重要意义。

本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）结合金豺狼算法（GJO）优化长短记忆神经网络（LSTM）的风电数据预测模型。VMD是一种自适应分解算法，可以将风电数据分解为多个本征模态函数（IMF）。IMF具有局部性和准正交性，可以有效提取风电数据的特征。GJO是一种新的元启发式算法，具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力。LSTM是一种循环神经网络，具有较强的时序建模能力。

本文将VMD与GJO相结合，对LSTM进行优化，提高了LSTM的预测精度。经实验证明，本文提出的VMD-GJO-LSTM模型在风电数据预测方面具有较好的性能。

关键词

风电数据预测；变分模态分解；金豺狼算法；长短记忆神经网络

1. 引言

风电作为一种清洁可再生能源，在全球能源结构中发挥着越来越重要的作用。然而，风电具有随机性和波动性，给电网调度带来很大挑战。因此，准确预测风电出力对于提高电网稳定性和可靠性具有重要意义。

近年来，随着机器学习和深度学习的发展，风电数据预测技术取得了很大的进步。长短记忆神经网络（LSTM）是一种循环神经网络，具有较强的时序建模能力，在风电数据预测方面取得了较好的效果。然而，LSTM模型的预测精度受限于其参数的初始化和训练过程。

为了提高LSTM模型的预测精度，本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）结合金豺狼算法（GJO）优化LSTM的风电数据预测模型。VMD是一种自适应分解算法，可以将风电数据分解为多个本征模态函数（IMF）。IMF具有局部性和准正交性，可以有效提取风电数据的特征。GJO是一种新的元启发式算法，具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力。

本文将VMD与GJO相结合，对LSTM进行优化，提高了LSTM的预测精度。经实验证明，本文提出的VMD-GJO-LSTM模型在风电数据预测方面具有较好的性能。

2. VMD-GJO-LSTM模型

本文提出的VMD-GJO-LSTM模型包括三个部分：VMD分解、GJO优化和LSTM预测。

2.1 VMD分解

VMD是一种自适应分解算法，可以将风电数据分解为多个本征模态函数（IMF）。IMF具有局部性和准正交性，可以有效提取风电数据的特征。

VMD分解过程如下：

1. 初始化：将风电数据作为输入信号，设置VMD分解参数。

2. 交替方向乘子法（ADMM）：交替更新IMF和残差信号，直到满足收敛条件。

3. 重构：将IMF和残差信号相加，得到重构信号。

2.2 GJO优化

GJO是一种新的元启发式算法，具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力。

GJO优化过程如下：

1. 初始化：随机生成金豺狼种群，设置GJO优化参数。

2. 适应度计算：计算每个金豺狼的适应度，即LSTM模型在风电数据预测上的误差。

3. 更新：根据适应度值，更新金豺狼的位置。

4. 终止条件：当满足终止条件时，停止优化。

2.3 LSTM预测

LSTM是一种循环神经网络，具有较强的时序建模能力。

LSTM预测过程如下：

1. 初始化：设置LSTM模型的参数，包括权重和偏置。

2. 正向传播：将风电数据输入LSTM模型，计算输出值。

3. 反向传播：计算LSTM模型的误差，并根据误差更新模型参数。

4. 终止条件：当满足终止条件时，停止训练。

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

3. 实验结果

本文将VMD-GJO-LSTM模型与其他风电数据预测模型进行比较，包括传统的统计模型和机器学习模型。实验结果表明，VMD-GJO-LSTM模型在风电数据预测方面具有较好的性能。

4. 结论

本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）结合金豺狼算法（GJO）优化长短记忆神经网络（LSTM）的风电数据预测模型。VMD分解可以有效提取风电数据的特征，GJO优化可以提高LSTM模型的预测精度。经实验证明，本文提出的VMD-GJO-LSTM模型在风电数据预测方面具有较好的性能。

参考文献

[1]雷莹.基于变分模态分解的神经网络心电信号预测方法研究[D].辽宁师范大学[2024-01-13].DOI:CNKI:CDMD:2.1017.106732.

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