【风电功率预测】鲸鱼算法优化卷积神经网络结合注意力机制的双向长短记忆网络WOA-CNN-BiLSTM-Attention风电功率预测（多输入单输出）【含Matlab源码 3254期】

鲸鱼算法优化CNN-BiLSTM-Attention在风电功率预测中的应用,
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于 2023-10-29 18:43:19 首次发布
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⛄一、鲸鱼算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络简介

鲸鱼优化算法(WOA)，该算法模拟了座头鲸的社会行为，并引入了气泡网狩猎策略。

1.1 灵感

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【风电功率预测】鲸鱼算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络WOA-CNN-LSTM-Attention风电功率时间序列预测【含Matlab源码 5224期】.zip
02-15
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【风电功率预测】鲸鱼算法优化卷积神经网络结合注意力机制的双向长短记忆网络WOA-CNN-BiLSTM-Attention风电功率预测（多输入单输出）【Matlab仿真 3254期】.zip
12-19
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2024首发原创!基于鱼鹰算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络OOA-CNN-LSTM-Attention实现光伏功率多输入单输出回归预测附matlab代码
qq_59747472的博客
04-02 1413
光伏功率预测是光伏电站安全稳定运行和电网调度的重要基础。本文提出了一种基于鱼鹰算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络（OOA-CNN-LSTM-Attention）的光伏功率多输入单输出回归预测模型。该模型充分利用了光伏功率时序数据的时空特征，提高了预测精度。引言随着可再生能源的快速发展，光伏发电已成为重要的清洁能源。光伏功率预测对于光伏电站的优化运行和电网调度具有重要意义。然而，光伏功率受天气、地理位置等多种因素影响，具有高度不确定性和波动性，给预测带来了挑战。模型结构。
基于随机森林RF多维时间序列预测，RF多变量时间序列预测，matlab代码。模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
机器学习-深度学习
05-10 417
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【风电预测】基于卷积神经网络结合长短记忆网络CNN-LSTM实现风电功率多输入单输出回归预测附matlab代码
matlab_dingdang的博客
10-30 331
在过去的几年里，随着可再生能源的快速发展，风电发电成为了一种越来越受关注的清洁能源形式。然而，由于风力发电的不确定性和不稳定性，准确预测风电功率成为了一个重要的问题。为了解决这个问题，研究人员们提出了各种各样的预测模型和算法。在本文中，我们将介绍一种基于卷积神经网络结合长短记忆网络的算法流程，用于实现风电功率的多输入单输出回归预测。这种算法结合了卷积神经网络（CNN）和长短记忆网络（LSTM），能够有效地捕捉时间序列数据中的时空特征，并提高预测的准确性。首先，我们需要收集风电场的相关数据。
基于Transformer的多变量风电功率预测TF2
qq_41043389的博客
01-05 6835
Transformer目前大火，作为一个合格的算法搬运工自然要跟上潮流，本文基于tensorflow2框架，构建transformer模型，并将其用于多变量的风电功率负荷预测。实验结果表明，相比与传统的LSTM，该方法精度更高，缺点也很明显，该方法需要更多的数据训练效果才能超过传统方法，而且占用很高的gpu资源（测试阶段，一次性输入所有测试集数据直接会OOM，需要分批输入）
SCI顶级优化 基于鲸鱼算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络WOA-CNN-LSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测附matlab代码
m0_60703264的博客
04-02 1421
风电功率预测是风电场安全稳定运行和电网调度的重要保障。本文提出了一种基于鲸鱼算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络（WOA-CNN-LSTM-Attention）的风电功率多输入单输出回归预测模型。该模型首先利用卷积神经网络提取风电功率时序数据的局部特征，然后通过长短记忆网络学习数据的长期依赖关系，最后引入注意力机制增强模型对重要特征的关注度。此外，采用鲸鱼算法优化模型超参数，提高模型预测精度。
【风电预测】基于鲸鱼优化算法WOA优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Attention实现风电功率预测附matlab代码
matlab_dingdang的博客
07-17 897
摘要：风电功率具有高度的随机性和间歇性，准确预测风电功率对于提高风电场运行效率、保障电网安全稳定运行至关重要。本文提出了一种基于鲸鱼优化算法（WOA）优化卷积神经网络（CNN）结合注意力机制的长短记忆网络（LSTM-Attention）的风电功率预测模型，旨在提高风电功率预测精度。首先，利用CNN提取风速时间序列中的空间特征，并结合LSTM的时序记忆能力捕捉风速时间序列的长期依赖关系，进而利用注意力机制筛选关键特征信息，提高模型的预测能力。
【风电功率预测】鲸鱼算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络WOA-CNN-LSTM-Attention风电功率时间序列预测【含Matlab源码 5224期】
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07-23 593
鲸鱼算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络WOA-CNN-LSTM-Attention风电功率时间序列预测 完整代码和数据，方可运行；数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
【风电功率预测】基于matlab鲸鱼算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络WOA-CNN-LSTM-Attention风电功率时间序列预测【Matlab仿真 5224期】.zip
12-18
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基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)分类预测（Matlab完整源码和数据)
02-23
基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)分类预测，WOA-CNN-BiLSTM多特征输入模型。 优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释...
【风电功率预测】能量谷算法优化卷积神经网络结合注意力机制的双向长短记忆网络EVO-CNN-BiLSTM-Attention风电功率预测（多输入单输出）【含Maatlab源码 3912期
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02-04 884
能量谷算法优化卷积神经网络结合注意力机制的双向长短记忆网络EVO-CNN-BiLSTM-Attention风电功率预测 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【MATLAB第97期】基于MATLAB的贝叶斯Bayes算法优化BiGRU双向门控循环单元的多输入单输出回归预测模型，含GRU与BiGRU多层结构优化选择
随风飘摇的土木狗的博客
03-04 1793
前面在【MATLAB第10期】讲解了基于贝叶斯Bayes算法优化LSTM长短期记忆网络的多输入单输出回归预测模型。本次模型难点包括：1、BiGRU模型代码的编制2、多层BiGRU模型代码的编制3、BO-BiGRU模型代码的编制。
无人驾驶车辆模型预测控制：从理论到仿真实践
2503_94130034的博客
11-27 279
无人驾驶车辆模型预测控制自动驾驶汽车运动学模型验证simulink和Carsim仿真结果对比1.基于matlab2021a和Carsim20202.提供模型相关的说明文档在自动驾驶领域，模型预测控制（MPC）是一项至关重要的技术，它基于车辆模型对未来的行驶状态进行预测，并据此做出最优的控制决策。今天，咱就来聊聊基于Matlab 2021a和Carsim 2020的无人驾驶车辆模型预测控制，顺便看看汽车运动学模型验证以及Simulink和Carsim仿真结果对比。
CloudPSS电力仿真软件学习
欢迎大家评价。
11-27 80
摘要：SimStudio是一款电气领域国际领先的建模仿真平台，具有准确、高效、灵活和可扩展的特点，支持电力能源网络的多时间尺度仿真。该平台采用基于"系统"概念的模块化建模，便于构建和管理大规模工程文件。用户可通过Matlab、Python等接口调用CloudPSS仿真平台，访问www.cloudpss.net获取更多信息。
MATLAB 2018a 安装教程：30分钟搞定安装
最新发布
录求学之迹，留影于凡庸之日，若有益于君，更胜琼瑶。
11-27 495
MATLAB 2018a是一款功能强大的数学仿真软件，广泛应用于工程计算与算法开发。本文详细介绍了其安装步骤：通过百度网盘下载资源包后，以管理员身份运行安装程序，选择密钥安装并输入指定密钥；自定义安装路径与组件后完成安装。最后通过配置许可证文件及替换破解文件实现激活，并验证软件可正常使用。教程旨在帮助叶子们快速搭建MATLAB仿真环境，支持后续激光SLAM、惯导等定位导航技术的算法研究与开发。
基于射线追踪与抛物方程法的浅层海洋环境声源信道仿真
leo__520的博客
11-25 405
基于射线追踪与抛物方程法的浅层海洋环境声源信道仿真代码实现
MATLAB实现图像去模糊
cici15874的博客
11-25 251
MATLAB实现图像去模糊
当特征成为节点：一种相关系数驱动的GCN实战
2508_94198873的博客
11-26 264
某次实验显示，与传统MLP相比，准确率提升达12.8%，特别是在特征间存在非线性关联的场景中表现突出。但需注意，当特征数量超过1000时，相关系数矩阵的计算会成为性能瓶颈。但今天我们要玩点不一样的——把每个特征看作图结构中的节点，用相关系数矩阵构建拓扑关系。这种特征视角的建模方式，在处理高维数据时往往能捕捉到意想不到的关联模式。邻接矩阵为不同特征之间的相关系数，不同特征被视作节点，以此输入进GCN中，非常新颖。3、运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图等。4、测试数据集，可以直接运行源程序。
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