使用MATLAB进行粒子群算法优化的LSTM风电功率预测

使用粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）优化长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）模型，实现风电功率预测是一种有效的方法。本文将介绍如何使用MATLAB实现这一过程，并提供相应的源代码。

1. 数据准备
   在开始之前，我们需要准备用于训练和测试的风电功率数据。这些数据应包含风速、风向和实际风电功率的测量值。确保数据集具有足够的样本数量和时间范围以获得准确的预测结果。

2. LSTM模型建立
   首先，我们需要建立一个LSTM模型来预测风电功率。LSTM是一种递归神经网络，具有记忆单元和门控机制，能够处理序列数据。以下是一个简单的LSTM模型的示例代码：

% 设置LSTM模型参数
inputSize = 3; % 输入维度（风速、风向、实际功率）
numHiddenUnits = 200;