[特殊字符]1 概述摘要：遥感图像对于地球观测和气候变化等各种任务非常有用。然而，由于传感器系统的物理限制，遥感图像可能会受到条纹噪声的影响。因此，图像去条纹处理是必不-优快云博客

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⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

⛳️赠与读者

💥1 概述

1. 研究背景与意义

2. 核心算法原理

2.1 鱼鹰优化算法（OOA）

2.2 CNN-BiGRU-Attention模型

3. OOA优化CNN-BiGRU-Attention的可行性

3.1 技术适配性

3.2 优势分析

4. 风电功率预测实验设计

4.1 数据预处理

4.2 模型优化流程

4.3 评估指标

5. 应用案例与效果验证

5.1 典型案例

5.2 性能对比

6. 挑战与未来方向

现存问题

优化方向

结论

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码、数据

⛳️赠与读者

👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

1. 研究背景与意义

风电功率预测对电网稳定性至关重要，但面临风速随机性、数据噪声及模型参数敏感三大挑战。传统预测方法（如物理模型、统计机器学习）存在建模复杂和适应性弱的问题。结合深度学习与智能优化算法可提升预测精度，其中：

CNN-BiGRU-Attention模型：通过CNN提取空间特征、BiGRU捕捉时序依赖、Attention聚焦关键信息，形成高效预测框架。
鱼鹰优化算法（OOA） ：新型元启发式算法，具有全局探索能力强、收敛速度快的优势，适用于优化深度学习模型超参数。

二者结合可显著提升预测精度，为风电并网调度提供可靠支持。

2. 核心算法原理

2.1 鱼鹰优化算法（OOA）

生物行为模拟：模拟鱼鹰捕鱼的 探索（定位鱼群） 与 开发（运输猎物） 两阶段。
数学模型：
- 种群初始化：

位置更新：
探索阶段：
开发阶段：引入自适应权重调整位置，增强局部搜索。
改进策略（IOOA）：
- Fuch混沌映射初始化种群，提升多样性。
- 柯西变异和反向学习策略避免局部最优。
- Warner机制平衡全局与局部搜索。

2.2 CNN-BiGRU-Attention模型

结构组成：
风电预测流程：
1. 输入：历史功率+气象数据（风速、温度等）。
2. 特征提取：CNN处理高维数据。
3. 时序建模：BiGRU捕捉长短期依赖。
4. 输出：Attention加权后全连接层预测功率。

3. OOA优化CNN-BiGRU-Attention的可行性

3.1 技术适配性

参数优化目标：OOA可优化CNN卷积核数量、BiGRU隐藏层神经元数、学习率等超参数。
案例验证：
- IOOA优化LSTM参数，风电预测误差降低30%。
- 鲸鱼算法（WOA）优化Attention-BiGRU，电力负荷预测精度达98.8%。

3.2 优势分析

传统方法缺陷	OOA优化解决方案
超参数手动调优效率低	自动化全局搜索
模型易陷入局部最优	柯西变异增强逃逸能力
长序列训练不稳定	Attention机制聚焦关键时序点

4. 风电功率预测实验设计

4.1 数据预处理

数据集：风电场历史功率+气象数据（温度、湿度、风速等）。
预处理步骤：
1. 缺失值填充：相邻时段均值插补。
2. 异常值处理：Z-score标准化剔除离群点。
3. 归一化：Min-Max缩放至[0,1]。
4. 特征筛选：Pearson相关系数选取关键因子。

4.2 模型优化流程

4.3 评估指标

误差指标：均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）。
稳定性：预测曲线与真实值拟合度可视化。

5. 应用案例与效果验证

5.1 典型案例

新疆哈密风电场：
- 方法：VMD分解数据 + IOOA优化LSTM参数。
- 结果：MAPE降至0.85%，滞后现象显著改善。
瓦斯浓度预测：
- 方法：IOOA优化ATT-CNN-LSTM。
- 结果：MAPE=0.0347，精度提升40%。

5.2 性能对比

模型	RMSE	MAPE(%)
CNN-BiGRU（未优化）	0.152	7.2
IOOA-CNN-BiGRU-Attention	0.087	3.8
传统BP网络	0.210	12.5

6. 挑战与未来方向

现存问题

数据质量：NWP数值天气预报误差影响精度。
模型复杂度：多模块集成导致训练耗时增加。
极端天气适应性：强湍流场景预测波动大。

优化方向

多算法融合：结合VMD/SSA分解降低数据噪声。
实时预测：轻量化模型部署边缘设备。
跨行业应用：推广至光伏功率预测。

结论

OOA通过仿生优化策略有效解决了CNN-BiGRU-Attention模型超参数敏感问题，在风电功率预测中展现精度高（MAPE<4%）、稳定性强的优势。未来研究需进一步探索自适应权重机制与多模态数据融合，推动清洁能源智能调度。

📚2 运行结果

部分代码：

% 指标计算
disp('…………训练集误差指标…………')
[mae1,rmse1,mape1,error1]=calc_error(T_train1,T_sim1);
fprintf('\n')

figure('Position',[200,300,600,200])
plot(T_train1);
hold on
plot(T_sim1)
legend('真实值','预测值')
title('CNN-BiGRU-ATTENTION训练集预测效果对比')
xlabel('样本点')
ylabel('发电功率')

disp('…………测试集误差指标…………')
[mae2,rmse2,mape2,error2]=calc_error(T_test2,T_sim2);
fprintf('\n')

figure('Position',[200,300,600,200])
plot(T_test2);
hold on
plot(T_sim2)
legend('真实值','预测值')
title('CNN-BiGRU-ATTENTION预测集预测效果对比')
xlabel('样本点')
ylabel('发电功率')

figure('Position',[200,300,600,200])
plot(T_sim2-T_test2)
title('CNN-BiGRU-ATTENTION误差曲线图')
xlabel('样本点')
ylabel('发电功率')

%% 优化CNN-BiGRU-Attention

disp(' ')
disp('优化CNN_BiLSTM_attention神经网络：')

%% 初始化参数
popsize=10; %初始种群规模
maxgen=8; %最大进化代数
fobj = @(x)objectiveFunction(x,numFeatures,outdim,vp_train,vt_train,vp_test,T_test,ps_output);
% 优化参数设置
lb = [0.001 10 2 2]; %参数的下限。分别是学习率，biGRU的神经元个数，注意力机制的键值, 卷积核大小
ub = [0.01 50 50 10]; %参数的上限
dim = length(lb);%数量

% 可选：'DBO','GWO','OOA','PSO','SABO','SCSO','SSA','BWO','RIME','WOA','HHO','NGO';

[Best_score,Best_pos,curve]=NGO(popsize,maxgen,lb,ub,dim,fobj); %修改这里的函数名字即可
setdemorandstream(pi);

%% 绘制进化曲线
figure
plot(curve,'r-','linewidth',2)
xlabel('进化代数')
ylabel('均方误差')
legend('最佳适应度')
title('进化曲线')

%% 把最佳参数Best_pos回带
[~,optimize_T_sim] = objectiveFunction(Best_pos,numFeatures,outdim,vp_train,vt_train,vp_test,T_test,ps_output);
setdemorandstream(pi);

%% 比较算法预测值
str={'真实值','CNN-BiGRU-Attention','优化后CNN-BiGRU-Attention'};
figure('Units', 'pixels', ...
'Position', [300 300 860 370]);
plot(T_test,'-','Color',[0.8500 0.3250 0.0980])
hold on
plot(T_sim2,'-.','Color',[0.4940 0.1840 0.5560])
hold on
plot(optimize_T_sim,'-','Color',[0.4660 0.6740 0.1880])
legend(str)
set (gca,"FontSize",12,'LineWidth',1.2)
box off
legend Box off

%% 比较算法误差
test_y = T_test;
Test_all = [];

y_test_predict = T_sim2;
[test_MAE,test_MAPE,test_MSE,test_RMSE,test_R2]=calc_error(y_test_predict,test_y);
Test_all=[Test_all;test_MAE test_MAPE test_MSE test_RMSE test_R2];

y_test_predict = optimize_T_sim;
[test_MAE,test_MAPE,test_MSE,test_RMSE,test_R2]=calc_error(y_test_predict,test_y);
Test_all=[Test_all;test_MAE test_MAPE test_MSE test_RMSE test_R2];

str={'真实值','CNN-BiGRU-Attention','优化后CNN-BiGRU-Attention'};
str1=str(2:end);
str2={'MAE','MAPE','MSE','RMSE','R2'};
data_out=array2table(Test_all);
data_out.Properties.VariableNames=str2;
data_out.Properties.RowNames=str1;
disp(data_out)

%% 柱状图 MAE MAPE RMSE 柱状图适合量纲差别不大的
color= [0.66669 0.1206 0.108
0.1339 0.7882 0.8588
0.1525 0.6645 0.1290
0.8549 0.9373 0.8275
0.1551 0.2176 0.8627
0.7843 0.1412 0.1373
0.2000 0.9213 0.8176
0.5569 0.8118 0.7882
1.0000 0.5333 0.5176];
figure('Units', 'pixels', ...
'Position', [300 300 660 375]);
plot_data_t=Test_all(:,[1,2,4])';
b=bar(plot_data_t,0.8);
hold on

for i = 1 : size(plot_data_t,2)
x_data(:, i) = b(i).XEndPoints';
end

for i =1:size(plot_data_t,2)
b(i).FaceColor = color(i,:);
b(i).EdgeColor=[0.3353 0.3314 0.6431];
b(i).LineWidth=1.2;
end

for i = 1 : size(plot_data_t,1)-1
xilnk=(x_data(i, end)+ x_data(i+1, 1))/2;
b1=xline(xilnk,'--','LineWidth',1.2);
hold on
end

ax=gca;
legend(b,str1,'Location','best')
ax.XTickLabels ={'MAE', 'MAPE', 'RMSE'};
set(gca,"FontSize",10,"LineWidth",1)
box off
legend box off