ICEEMDAN-iMPA-BiLSTM功率/风速预测 原创全新~直接替换数据即可用 适合新手小白

简介: ICEEMDAN-iMPA-BiLSTM功率/风速预测 原创全新~直接替换数据即可用 适合新手小白

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

🔥 内容介绍

随着科技的不断发展和应用需求的增加,对于能源预测的准确性和可靠性提出了更高的要求。在能源领域中,功率和风速的预测是非常重要的,因为它们直接影响到风力发电和能源供给的稳定性。因此,如何提高功率和风速预测的准确性成为了研究的热点。

近年来,深度学习方法在功率和风速预测领域取得了显著的成果。其中,长短记忆神经网络(LSTM)被广泛应用于时间序列预测任务中,其能够捕捉到时间序列中的长期依赖关系。然而,传统的LSTM模型在处理非线性、非平稳和非高斯的时间序列数据时存在一定的局限性。

为了克服传统LSTM模型的局限性,研究者们提出了一种改进的海洋捕食算法(Improved Marine Predation Algorithm,iMPA)来优化LSTM模型。iMPA算法是一种基于自然界中生物捕食行为的优化算法,通过模拟生物捕食行为来寻找最优解。通过将iMPA算法与LSTM模型相结合,可以提高LSTM模型的预测性能。

然而,传统的LSTM模型只能处理单向的时间序列数据,而在实际应用中,往往需要考虑到过去和未来的信息。为了解决这个问题,双向长短记忆神经网络(BiLSTM)被提出。BiLSTM模型通过同时考虑前向和后向的信息来进行预测,从而更好地捕捉时间序列中的关联性。

为了进一步提高功率和风速预测的准确性,本文提出了一种基于ICEEMDAN结合改进海洋捕食算法优化双向长短记忆神经网络的方法。首先,利用改进的海洋捕食算法(iMPA)来优化BiLSTM模型的参数。然后,引入了ICEEMDAN(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise)方法,对输入数据进行预处理,以提取出数据中的主要特征。最后,将预处理后的数据输入到优化后的BiLSTM模型中进行预测。

实验结果表明,基于ICEEMDAN结合改进海洋捕食算法优化的双向长短记忆神经网络在功率和风速预测任务中取得了较好的性能。与传统的LSTM模型相比,优化后的模型在预测准确性和稳定性上都有所提升。这表明了本文提出的方法在提高功率和风速预测准确性方面具有潜力。

总之,本文提出了一种基于ICEEMDAN结合改进海洋捕食算法优化双向长短记忆神经网络的方法,用于功率和风速预测任务。实验结果表明,该方法能够有效提高预测的准确性和稳定性。未来的研究可以进一步探索其他优化算法和深度学习模型的结合,以进一步提高能源预测的性能。

📣 部分代码

function [ fitness ] = fitnessFunction(tour,ACOtotalpathloss,ACOtotalenergy,ACOtotalpheromone)% function [ fitness ] = fitnessFunction(ACOedgesenergymatrix,ACOdesirebilitymatrix,tour)fitness = 0;for i = 1 : length(tour)        ACOcurrentroute = tour(i);    %ACOnextnode = tour(i+1);    %     fitness = fitness + ACOedgesenergymatrix(1, ACOcurrentNode);    fitness = fitness + ACOtotalpheromone(ACOcurrentroute, 1);% + (1/ACOtotalenergy(ACOcurrentroute, 1)); % + ACOtotalpathloss(ACOcurrentroute, 1);%     fitness = fitness + ACOdesirebilitymatrix(ACOnextnode, 1);    %fitness = fitness + Gaco.Edges(ACOcurrentNode, ACOnextnode);    end
% Import necessary toolboxesimport phased.*import comm.*% Constant DefinitionsnNodes = 10; % Number of wireless sensor nodescenterFrequency = 5e9; % Operating frequency (5 GHz - suitable for sub-6 GHz 5G)binaryDataSize = 1024; % Size of binary data to be transmitted by each node% Network and Antenna Setupnodes = cell(1,nNodes); % Create a wireless sensor network with antennasfor k = 1:nNodes    % Create an isotropic antenna element for each node, with a specified frequency range of 2 GHz to 8 GHz    nodes{k} = phased.IsotropicAntennaElement('FrequencyRange', [2e9 8e9]);end% Spatial Setup% Random 3D positions for the nodes; Z-coordinates are all 0nodePos = [100*rand(2,nNodes); zeros(1,nNodes)];% Base station is located at the origin in 3DbasePos = [0;0;0];% Define the propagation model with the same operating frequency% Assumes two-way propagation (to and from the base station)propModel = phased.FreeSpace('OperatingFrequency', centerFrequency, 'TwoWayPropagation', true);% Plot Node Positions and Antenna Directionsfigure;hold on;plot(basePos(1), basePos(2), 'ro', 'DisplayName', 'Base Station');for k = 1:nNodes    plot(nodePos(1,k), nodePos(2,k), 'bo', 'DisplayName', sprintf('Node %d', k));    quiver(nodePos(1,k), nodePos(2,k), basePos(1)-nodePos(1,k), basePos(2)-nodePos(2,k), 0.1, 'b');endxlabel('X Coordinate');ylabel('Y Coordinate');title('Node Positions and Antenna Directions');legend('Location','best');hold off;% Preallocate bit errorsbitErrors = zeros(1,nNodes);% Data Transmission and Reception% Iterate over each node, transmit data, and receive it at the base stationfor k = 1:nNodes    % Generate random binary data at each node    data = randi([0 1], binaryDataSize, 1);        % Apply BPSK modulation to the data    modData = pskmod(data, 2);    % Define the carrier signal and modulate the data onto the carrier signal    t = (0:length(modData)-1)';    carrier = cos(2*pi*centerFrequency*t);    txSig = modData .* carrier;    % Compute the angle to the base station from the node    pos_diff = basePos - nodePos(:,k);    azimuth = atan2d(pos_diff(2), pos_diff(1));    % Propagate the signal through the medium    sig = propModel(txSig, nodePos(:,k), basePos, [azimuth;0;0], [0;0;0]);    % Amplify the received signal (simple gain model for the receiving antenna)    receivedSig = sig;    % Demodulate the received signal to recover the original data    recvData = pskdemod(receivedSig, 2);    % Compare the transmitted and received data to check for transmission errors    nErrors = biterr(data, recvData);    % Output the number of errors for each node    fprintf('Node %d: %d errors\n', k, nErrors);    % Store bit errors for each node    bitErrors(k) = nErrors;end% Plot the bit errors for each nodefigure;bar(1:nNodes, bitErrors);xlabel('Node');ylabel('Bit Errors');title('Bit Errors for Each Node');

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 赵雨洁,颜上取,贺京琳,等.基于ICEEMDAN结合MMSVC和WT的HIFU回波信号联合去噪算法[J].测试科学与仪器:英文版, 2023, 14(1):35-44.

[2] 杨洋,郭兴明,郑伊能,等.基于ICEEMDAN-MSE的左室舒张功能障碍心音信号的识别研究[J].仪器仪表学报, 2022(001):043.

🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

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


相关文章
|
6月前
|
算法 C语言
一文搞懂:一文教你快速搞懂速度曲线规划之S形曲线(超详细+图文+推导+附件代码)
一文搞懂:一文教你快速搞懂速度曲线规划之S形曲线(超详细+图文+推导+附件代码)
225 0
一文搞懂:一文教你快速搞懂速度曲线规划之S形曲线(超详细+图文+推导+附件代码)
|
前端开发 测试技术 芯片
【前端验证】关于那道经典概率题,用UVM环境来仿真下是男孩的概率
【前端验证】关于那道经典概率题,用UVM环境来仿真下是男孩的概率
|
Cloud Native Go 开发工具
如何让CSDN学习成就个人能力六边形全是100分:解析个人能力雷达图的窍门
如何让CSDN学习成就个人能力六边形全是100分:解析个人能力雷达图的窍门
316 0
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据库
【MATLAB第5期】源码分享#基于小波时间散射网络(WTSN)和长短期记忆网络 (LSTM) 的ECG信号分类模型,含源代码+中文注释,保姆级教学
【MATLAB第5期】源码分享#基于小波时间散射网络(WTSN)和长短期记忆网络 (LSTM) 的ECG信号分类模型,含源代码+中文注释,保姆级教学
|
7月前
|
C++
【SPSS】两独立样本的曼-惠特尼U检验详细操作教程(附案例实战)
【SPSS】两独立样本的曼-惠特尼U检验详细操作教程(附案例实战)
1724 0
|
7月前
|
机器学习/深度学习 算法
深度强化学习中利用N-步TD预测算法在随机漫步应用中实战(超详细 附源码)
深度强化学习中利用N-步TD预测算法在随机漫步应用中实战(超详细 附源码)
83 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【MATLAB第1期】LSTM/GRU网络回归/分类预测改进与优化合集(含录屏操作,持续更新)
【MATLAB第1期】LSTM/GRU网络回归/分类预测改进与优化合集(含录屏操作,持续更新)
【MATLAB第1期】LSTM/GRU网络回归/分类预测改进与优化合集(含录屏操作,持续更新)
|
存储 算法
数值分析学习笔记——误差【华科B站教程版本】
数值分析学习笔记——误差【华科B站教程版本】
143 0
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
改进海洋捕食者算法NMPA 可直接运行 提供23个基准函数对比与秩和检验 注释详细适合新手小白~Matlab
改进海洋捕食者算法NMPA 可直接运行 提供23个基准函数对比与秩和检验 注释详细适合新手小白~Matlab
|
机器学习/深度学习 编解码 安全
RepVGG溯源 | RepVGG作者前期作品,ACNet零算力白嫖性能(附Pytorch代码详解)(一)
RepVGG溯源 | RepVGG作者前期作品,ACNet零算力白嫖性能(附Pytorch代码详解)(一)
107 1