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❤️ 内容介绍
随着可再生能源的迅速发展,风力发电作为其中的重要组成部分,受到了广泛的关注。然而,由于风力发电的不确定性和波动性,准确预测风电的发电量成为了一个重要的问题。为了解决这个问题,很多研究者开始探索使用机器学习算法来进行风电数据预测。
在机器学习算法中,长短时记忆网络(LSTM)是一种常用的循环神经网络(RNN)模型,它在处理序列数据方面表现出色。LSTM网络能够捕捉到序列数据中的长期依赖关系,从而提高了预测的准确性。然而,传统的LSTM模型在处理风电数据时,往往存在着一些问题,比如模型训练速度慢、预测精度低等。
为了解决这些问题,本文提出了一种基于黏菌算法(Slime Mould Algorithm,SMA)优化的长短时记忆SMA-biLSTM模型。黏菌算法是一种模拟黏菌在寻找食物过程中的行为的启发式算法,具有全局搜索和自适应性的特点。通过将黏菌算法应用于LSTM模型的优化过程中,可以有效提高模型的训练速度和预测精度。
在实验中,我们使用了一组风电数据集进行了模型的训练和测试。首先,我们将原始的风电数据进行了预处理,包括数据清洗、特征提取等。然后,我们使用黏菌算法对SMA-biLSTM模型进行了参数优化。最后,我们对比了使用传统的LSTM模型和优化后的SMA-biLSTM模型进行风电数据预测的结果。
实验结果表明,优化后的SMA-biLSTM模型在风电数据预测方面表现出了明显的优势。与传统的LSTM模型相比,SMA-biLSTM模型具有更高的预测精度和更快的训练速度。这说明通过引入黏菌算法进行优化,可以有效改善LSTM模型在风电数据预测中的性能。
总结起来,本文提出了一种基于黏菌算法优化的长短时记忆SMA-biLSTM模型,用于风电数据预测。实验结果表明,该模型在风电数据预测方面具有较好的性能。未来的研究可以进一步探索其他优化算法的应用,以进一步提高风电数据预测的准确性和效率。
🔥核心代码
function huatu(fitness,process,type)figureplot(fitness)grid ontitle([type,'的适应度曲线'])xlabel('迭代次数/次')ylabel('适应度值/MSE')figuresubplot(2,2,1)plot(process(:,1))grid onxlabel('迭代次数/次')ylabel('L1/个')subplot(2,2,2)plot(process(:,2))grid onxlabel('迭代次数/次')ylabel('L2/个')subplot(2,2,3)plot(process(:,3))grid onxlabel('迭代次数/次')ylabel('K/次')subplot(2,2,4)plot(process(:,4))grid onxlabel('迭代次数/次')ylabel('lr')subtitle([type,'的超参数随迭代次数的变化'])
❤️ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 龙中秀.基于土质边坡数据分类模型的滑坡预测研究与实现[D].西南交通大学,2020.
[2] 王永生.基于深度学习的短期风电输出功率预测研究[J].[2023-09-08].
[3] 王海月.基于粒计算的模糊推理系统在时序数据预测中的应用研究[D].山东师范大学,2019.