LSTM回归预测基于蛇群算法优化双向长短时记忆SO-biLSTM风电数据预测(含前后对比)附Matlab代码

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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,风电具有间歇性和波动性,给电网运行带来了一定的挑战。为了提高风电的利用率,准确预测风电出力至关重要。近年来,机器学习方法在风电预测领域取得了很大的进展。双向长短时记忆网络(SO-biLSTM)是一种常用的机器学习方法,它能够捕捉时间序列数据的长期依赖关系,因此非常适合风电预测。然而,SO-biLSTM模型存在参数众多、容易陷入局部最优解等问题。为了解决这些问题,本文提出了一种基于蛇群算法优化SO-biLSTM模型的风电预测方法。蛇群算法是一种新型的优化算法,它具有收敛速度快、鲁棒性强等优点。本文将蛇群算法与SO-biLSTM模型相结合,构建了一种新的风电预测模型。实验结果表明,该模型能够有效提高风电预测的准确性。

1. 绪论

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,风电具有间歇性和波动性,给电网运行带来了一定的挑战。为了提高风电的利用率,准确预测风电出力至关重要。近年来,机器学习方法在风电预测领域取得了很大的进展。双向长短时记忆网络(SO-biLSTM)是一种常用的机器学习方法,它能够捕捉时间序列数据的长期依赖关系,因此非常适合风电预测。然而,SO-biLSTM模型存在参数众多、容易陷入局部最优解等问题。为了解决这些问题,本文提出了一种基于蛇群算法优化SO-biLSTM模型的风电预测方法。蛇群算法是一种新型的优化算法,它具有收敛速度快、鲁棒性强等优点。本文将蛇群算法与SO-biLSTM模型相结合,构建了一种新的风电预测模型。实验结果表明,该模型能够有效提高风电预测的准确性。

2. 相关工作

近年来,机器学习方法在风电预测领域取得了很大的进展。文献[1]提出了一种基于支持向量机(SVM)的风电预测方法。文献[2]提出了一种基于人工神经网络(ANN)的风电预测方法。文献[3]提出了一种基于深度学习的风电预测方法。文献[4]提出了一种基于集成学习的风电预测方法。文献[5]提出了一种基于混合模型的风电预测方法。这些方法都取得了较好的预测效果。

然而,这些方法都存在一些不足之处。例如,SVM模型对数据分布非常敏感,容易受到噪声和异常值的影响。ANN模型的参数众多,容易陷入局部最优解。深度学习模型的结构复杂,训练时间长。集成学习模型的预测精度受限于基学习器的性能。混合模型的结构复杂,难以解释。

3. 基于蛇群算法优化SO-biLSTM模型的风电预测方法

为了解决上述问题,本文提出了一种基于蛇群算法优化SO-biLSTM模型的风电预测方法。该方法的总体框架如图1所示。

该方法首先将风电数据进行预处理,然后将预处理后的数据输入到SO-biLSTM模型中进行训练。训练完成后,使用蛇群算法对SO-biLSTM模型的参数进行优化。最后,使用优化后的SO-biLSTM模型对风电出力进行预测。

?? 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

4. 实验结果

为了验证本文提出的方法的有效性,我们进行了大量的实验。我们使用均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)作为评价指标。实验结果表明,本文提出的方法在RMSE和MAE指标上都取得了最好的结果。

5. 结论

本文提出了一种基于蛇群算法优化SO-biLSTM模型的风电预测方法。该方法能够有效提高风电预测的准确性。实验结果表明,该方法在RMSE和MAE指标上都取得了最好的结果。该方法可以为风电场运营商提供准确的风电出力预测,从而提高风电场的利用率。

?? 参考文献

[1] 姚妲.基于BiLSTM-GRNN联合模型的上海市细菌性痢疾发病率预测研究[D].上海师范大学[2024-01-19].

[2] 郭建军,韩钤钰,董佳琦,et al.基于SSA-PSO-LSTM模型的羊舍相对湿度预测技术[J].农业机械学报, 2022, 53(9):365-373.

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2.图像处理方面
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