✅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👇
🔥 内容介绍
摘要： 风电是一种可再生能源，其预测对于电力系统的稳定运行至关重要。近年来，基于机器学习的方法在风电数据预测中取得了显著的成果。本文提出了一种基于灰狼算法优化长短时记忆（GWO-LSTM）的风电数据预测方法，并与传统的LSTM方法进行了对比。实验结果表明，基于GWO-LSTM的风电数据预测方法在预测准确性和稳定性方面优于传统的LSTM方法。
- 引言 风电是一种清洁、可再生的能源，具有广阔的开发前景。然而，风电的波动性和不确定性给电力系统的稳定运行带来了挑战。因此，准确预测风电发电量对于电力系统的规划和运营至关重要。近年来，机器学习方法在风电数据预测中得到了广泛应用，其中长短时记忆（LSTM）是一种常用的方法。
- LSTM算法简介 LSTM是一种递归神经网络（RNN）的变种，能够有效地处理时间序列数据。与传统的RNN相比，LSTM引入了门控机制，可以更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系。LSTM通过遗忘门、输入门和输出门来控制信息的流动，从而实现对时间序列数据的建模和预测。
- 灰狼算法优化 灰狼算法是一种基于自然界灰狼群体行为的优化算法。该算法通过模拟灰狼群体的捕食行为，寻找最优解。在本文中，我们将灰狼算法应用于优化LSTM模型的参数，以提高风电数据预测的准确性和稳定性。
- GWO-LSTM方法 基于灰狼算法优化的长短时记忆（GWO-LSTM）方法首先使用灰狼算法优化LSTM模型的参数。然后，将优化后的参数应用于风电数据预测模型中。最后，通过对比实验，评估GWO-LSTM方法与传统的LSTM方法在风电数据预测中的性能差异。
- 实验设计与结果分析 我们使用实际的风电数据集进行实验，比较了GWO-LSTM方法和传统的LSTM方法在风电数据预测中的性能差异。实验结果表明，GWO-LSTM方法在风电数据预测的准确性和稳定性方面优于传统的LSTM方法。此外，我们还对GWO-LSTM方法的参数进行了敏感性分析，并探讨了参数对预测结果的影响。
- 结论 本文提出了一种基于灰狼算法优化长短时记忆（GWO-LSTM）的风电数据预测方法，并与传统的LSTM方法进行了对比。实验结果表明，GWO-LSTM
📣 部分代码
% This function initialize the first population of search agentsfunction Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle% number for both ub and lbif Boundary_no==1 Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;end% If each variable has a different lb and ubif Boundary_no>1 for i=1:dim ub_i=ub(i); lb_i=lb(i); Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i; endend
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 王立辉,杨辉斌,王银堂,等.基于GWO-LSTM的丹江口水库入库径流预测[J].水利水运工程学报, 2021(6):9.DOI:10.12170/20201103002.
[2] 王立辉杨辉斌王银堂刘勇胡庆芳.基于GWO-LSTM的丹江口水库入库径流预测[J].水利水运工程学报, 2021, 000(006):51-59.
