GWO-LSTM回归预测 | Matlab灰狼优化算法优化长短时记忆网络回归预测

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🔥 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。

1. 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。
   
2. 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。
   
3. 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。
   
4. 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。
   
5. 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。
   
6. 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.

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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