【LSTM回归预测】基于多元结合麻雀算法优化LSTM实现风电数据预测附matlab代码

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简介: 【LSTM回归预测】基于多元结合麻雀算法优化LSTM实现风电数据预测附matlab代码

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⛄ 内容介绍

针对海上风电功率预测精度差的问题,提出一种改进的SSA-LSTM模型.选择在时间序列问题处理上具有良好性能的长短期记忆(LSTM)神经网络,通过寻优能力强、收敛速度快的麻雀搜索算法对LSTM网络隐含层神经元个数、学习率和训练次数等超参数进行优化,得到SSA-LSTM模型.采用江苏省盐城市某400 MW风电场功率数据进行算例分析,在不同条件变量下分别使用SSA-LSTM模型、LSTM模型预测,仿真结果表明,SSA-LSTM模型具有更高的预测精度、更好的预测稳定性.

⛄ 部分代码

function [fMin , bestX, Convergence_curve] = SSA( N, M, lb, ub, dim, fobj)

X=initialization(N,dim,ub,lb);

P_percent = 0.2;    % 发现者的种群规模占总种群规模的百分比


pNum = round(N*P_percent);    % 发现者数量20%


SD = pNum/2;      % 警戒者数量10%


ST = 0.8;           % 安全阈值


% 初始化

for i = 1:N

%     X(i, :) = lb + (ub - lb) .* rand(1, dim);

   fitness(i) = fobj(X(i, :));

end

pFit = fitness;

pX = X;                            % 与pFit相对应的个体最佳位置

[fMin, bestI] = min(fitness);      % fMin表示全局最优解

bestX = X(bestI, :);             % bestX表示全局最优位置


%% 迭代寻优

for t = 1 : M      

   [~, sortIndex] = sort(pFit);            % 排序

   

   [fmax, B] = max(pFit);

   worst = X(B, :);

   

   %% 发现者位置更新

   r2 = rand(1);

   if r2 < ST

       for i = 1:pNum      % Equation (3)

           r1 = rand(1);

           X(sortIndex(i), :) = pX(sortIndex(i), :)*exp(-(i)/(r1*M));

           X(sortIndex(i), :) = Bounds(X(sortIndex(i), :), lb, ub);

           fitness(sortIndex(i)) = fobj(X(sortIndex(i), :));

       end

   else

       for i = 1:pNum

           X(sortIndex(i), :) = pX(sortIndex(i), :)+randn(1)*ones(1, dim);

           X(sortIndex(i), :) = Bounds(X(sortIndex(i), :), lb, ub);

           fitness(sortIndex(i)) = fobj(X(sortIndex(i), :));

       end

   end

   

   [~, bestII] = min(fitness);

   bestXX = X(bestII, :);

   

   %% 跟随者位置更新

   for i = (pNum+1):N                     % Equation (4)

       A = floor(rand(1, dim)*2)*2-1;

       if i > N/2

           X(sortIndex(i), :) = randn(1)*exp((worst-pX(sortIndex(i), :))/(i)^2);

       else

           X(sortIndex(i), :) = bestXX+(abs((pX(sortIndex(i), :)-bestXX)))*(A'*(A*A')^(-1))*ones(1, dim);

       end

       X(sortIndex(i), :) = Bounds(X(sortIndex(i), :), lb, ub);

       fitness(sortIndex(i)) = fobj(X(sortIndex(i), :));

   end

   

   %% 警戒者位置更新

   c = randperm(numel(sortIndex));

   b = sortIndex(c(1:SD));

   for j = 1:length(b)      % Equation (5)

       if pFit(sortIndex(b(j))) > fMin

           X(sortIndex(b(j)), :) = bestX+(randn(1, dim)).*(abs((pX(sortIndex(b(j)), :) -bestX)));

       else

           X(sortIndex(b(j)), :) = pX(sortIndex(b(j)), :)+(2*rand(1)-1)*(abs(pX(sortIndex(b(j)), :)-worst))/(pFit(sortIndex(b(j)))-fmax+1e-50);

       end

       X(sortIndex(b(j)), :) = Bounds(X(sortIndex(b(j)), :), lb, ub);

       fitness(sortIndex(b(j))) = fobj(X(sortIndex(b(j)), :));

   end

   

   for i = 1:N

       % 更新个体最优

       if fitness(i) < pFit(i)

           pFit(i) = fitness(i);

           pX(i, :) = X(i, :);

       end

       % 更新全局最优

       if pFit(i) < fMin

           fMin = pFit(i);

           bestX = pX(i, :);

       end

   end

   Convergence_curve(t) = fMin;

   

   disp(['SSA: At iteration ', num2str(t), ' ,the best fitness is ', num2str(fMin)]);

end


%% 边界处理

function s = Bounds(s, Lb, Ub)

% 下界

temp = s;

I = temp < Lb;

temp(I) = Lb(I);


% 上界

J = temp > Ub;

temp(J) = Ub(J);

% 更新

s = temp;

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]李森文, 张伟, 李纯宇,等. 基于SSA-LSTM的海上风电功率预测[J]. 机械与电子, 2022(040-006).

⛳️ 完整代码

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