IWOA-LSTM改进鲸鱼算法算法优化长短期记忆神经网络的数据回归预测 Matlab语言

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内容介绍

随着风电行业的快速发展，风电数据的准确预测成为了一个重要的课题。在过去的研究中，长短时记忆（LSTM）神经网络已经被证明在时间序列数据预测中具有良好的性能。然而，传统的LSTM模型在处理风电数据预测时存在着一定的局限性，因此需要对其进行改进和优化。

本文提出了一种基于改进鲸鱼优化算法（IWOA）的LSTM模型，用于风电数据的预测。首先，我们对传统的LSTM模型进行了分析，发现其在处理风电数据时存在着过拟合和欠拟合的问题。为了解决这一问题，我们引入了改进的鲸鱼优化算法，用于优化LSTM模型的参数。通过将IWOA算法与LSTM模型相结合，我们期望能够提高风电数据预测的准确性和稳定性。

为了验证我们提出的IWOA-LSTM模型的有效性，我们使用了实际的风电数据进行了实验。首先，我们收集了一定时间范围内的风电数据，并将其分为训练集和测试集。然后，我们分别使用传统的LSTM模型和我们提出的IWOA-LSTM模型对风电数据进行预测，并对预测结果进行了对比分析。

实验结果表明，相较于传统的LSTM模型，我们提出的IWOA-LSTM模型在风电数据预测中取得了更好的效果。通过对比分析，我们发现IWOA-LSTM模型在准确性和稳定性上均优于传统的LSTM模型。这一结果验证了我们提出的IWOA-LSTM模型在风电数据预测中的有效性和优越性。

综上所述，本文提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的长短时记忆神经网络模型，用于风电数据的预测。通过实验验证，我们证明了我们提出的IWOA-LSTM模型在风电数据预测中具有更好的效果，这为风电行业的数据预测和分析提供了新的思路和方法。我们相信随着进一步的研究和改进，我们的模型将在风电数据预测领域发挥越来越重要的作用。

部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

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参考文献

[1] 姚宁,金秀章,李阳峰.基于改进鲸鱼算法优化Bi-LSTM的脱硝系统NO_(x)建模[J].华北电力大学学报:自然科学版, 2022, 49(6):8.

[2] 王雨虹,王淑月,王志中,等.基于改进蝗虫算法优化长短时记忆神经网络的多参数瓦斯浓度预测模型研究[J].传感技术学报, 2021, 034(009):1196-1203.DOI:10.3969/j.issn.1004-1699.2021.09.009.

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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