【LSTM回归预测】遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测【含Matlab源码 3738期】

⛄一、遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测

风力发电是一种清洁能源，越来越受到人们的关注和重视。然而，由于风力发电的不稳定性和不可控性，风电预测成为了一个至关重要的问题。为了更精准地预测风电发电量，许多研究者开始尝试利用深度学习技术来进行风电预测。在本文中，我们将介绍一种基于遗传优化注意力机制的长短时记忆神经网络（GA-attention-LSTM）来实现风电数据回归预测的方法。

首先，让我们来了解一下长短时记忆神经网络（LSTM）。LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变种，它能够很好地处理时间序列数据。与传统的RNN相比，LSTM在处理长序列数据时能够更好地避免梯度消失或梯度爆炸的问题，因此在时间序列预测中表现更加优异。

而注意力机制则是一种能够让模型在处理序列数据时更加关注重要部分的技术。通过引入注意力机制，模型能够在每一步中自动学习并选择性地关注输入序列的不同部分，从而提高了模型对输入数据的理解能力。

接下来，我们介绍遗传优化算法（GA）在注意力机制中的应用。遗传优化算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，它能够有效地搜索到全局最优解。在本文中，我们将遗传优化算法应用于注意力机制的参数优化中，以提高模型对风电数据的回归预测能力。

最后，我们将介绍如何将LSTM、注意力机制和遗传优化算法结合起来，构建GA-attention-LSTM模型来进行风电数据回归预测。通过实验验证，我们发现这种方法能够显著提高风电预测的准确性和稳定性，为风力发电行业提供了一种全新的预测方法。

总的来说，基于遗传优化注意力机制的长短时记忆神经网络（GA-attention-LSTM）在风电数据回归预测中表现出了很好的效果。我们相信随着深度学习技术的不断发展，这种方法将会在风力发电领域发挥越来越重要的作用。希望本文能够为相关研究者提供一些启发和帮助，推动风电预测技术的进一步发展。

⛄二、部分源代码

%% 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（时间序列的单列数据）
result = xlsread(‘data.xlsx’);

%% 数据分析
num_samples = length(result); % 样本个数
kim = 15; % 延时步长（kim个历史数据作为自变量）
zim = 1; % 跨zim个时间点进行预测

%% 划分数据集
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1
res(i, = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)];
end

%% 数据集分析
outdim = 1; % 输出
num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度

%% 划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)‘;
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)’;
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)‘;
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)’;
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, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax(‘apply’, T_test, ps_output);

%% 数据平铺
% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
% 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致
p_train = double(reshape(p_train, f_, 1, 1, M));
p_test = double(reshape(p_test , f_, 1, 1, N));
t_train = double(t_train)‘;
t_test = double(t_test )’;

%% 数据格式转换
for i = 1 : M
Lp_train{i, 1} = p_train(:, :, 1, i);
end

for i = 1 : N
Lp_test{i, 1} = p_test( :, :, 1, i);
end
fitness =@(x)fobj(x,Lp_train, T_train,t_train,Lp_test,T_test,f_,ps_output,M,N );
num=20;
T=30;
lb=0.0001;
ub=1;
dim=1;
[gbest,g,Convergence_curve]=GA(num,T,lb,ub,dim,fitness );
[fitness,T_sim1_GA,T_sim2_GA,error1_GA ,error2_GA] =fobj(gbest,Lp_train,T_train, t_train,Lp_test,T_test,f_,ps_output,M,N );
gbest2=0.5;
[fitness,T_sim1,T_sim2,error1 ,error2] =fobj(gbest2,Lp_train, T_train,t_train,Lp_test,T_test,f_,ps_output,M,N );

figure
plot(Convergence_curve)
xlabel(‘迭代次数’)
ylabel(‘RMSE’)

%% 绘图
figure
plot(1: M, T_train, ‘r-*’, 1: M, T_sim1, ‘b-o’, 1: M, T_sim1_GA, ‘m-s’,‘LineWidth’, 1)
legend(‘真实值’, ‘attion-LSTM预测值’, ‘GA-attion-LSTM预测值’)
xlabel(‘预测样本’)
ylabel(‘预测结果’)
string = {‘训练预测结果对比’; [‘RMSE=’ num2str(error1_GA)]};

title(string)
xlim([1, M])
grid

figure
plot(1: N, T_test, ‘r-*’, 1: N, T_sim2, ‘b-o’, 1: N, T_sim2_GA, ‘m-s’ ,‘LineWidth’, 1)
legend(‘真实值’, ‘attion-LSTM预测值’, ‘GA-attion-LSTM预测值’)
xlabel(‘预测样本’)
ylabel(‘预测结果’)
string = {‘测试集预测结果对比’; [‘RMSE=’ num2str(error2_GA)]};
title(string)
xlim([1, N])
grid

%% 相关指标计算
% R2
R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1’)^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;
R2 = 1 - norm(T_test - T_sim2’)^2 / norm(T_test - mean(T_test ))^2;

disp([‘训练集数据的R2为：’, num2str(R1)])
disp([‘测试集数据的R2为：’, num2str(R2)])

% MAE
mae1 = sum(abs(T_sim1’ - T_train)) ./ M ;
mae2 = sum(abs(T_sim2’ - T_test )) ./ N ;

disp([‘训练集数据的MAE为：’, num2str(mae1)])
disp([‘测试集数据的MAE为：’, num2str(mae2)])

% MBE
mbe1 = sum(T_sim1’ - T_train) ./ M ;
mbe2 = sum(T_sim2’ - T_test ) ./ N ;

disp([‘训练集数据的MBE为：’, num2str(mbe1)])
disp([‘测试集数据的MBE为：’, num2str(mbe2)])

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]赵侃,师芸,牛敏杰,王虎勤.基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的PM2.5浓度预测[J].测绘通报. 2022(10)

3 备注
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