【电力负荷预测】灰狼算法优化长短时记忆网络GWO-LSTM电力负荷预测【含Matlab源码 1518期】

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分类专栏： 2024年付费专栏智能算法优化神经网络分类预测（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2023-11-02 22:10:39 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/KeepingMatlab/article/details/134192340
本文介绍了灰狼优化算法(GWO)及其在MATLAB中的应用，结合狼群社会等级结构模拟搜索过程，同时概述了LSTM在时间序列预测中的关键概念和门结构。内容涵盖了GWO在各种领域的应用，以及LSTM在机器学习中的角色，包括路径规划和信号处理等。

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风电功率预测_人工智能在预测单机风电功率上的应用进展
weixin_39627697的博客
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【锂电池容量预测】基于matlab灰狼算法优化长短时记忆网络GWO-LSTM锂电池容量预测【含Matlab源码 2522期】
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10-12 4024
灰狼算法优化长短时记忆网络GWO-LSTM锂电池容量预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
【锂电池容量预测】基于灰狼算法优化长短记忆神经网络GWO-LSTM实现锂电池容量回归预测附matlab代码
matlab_dingdang的博客
04-20 541
​准确的锂离子电池寿命预测技术对电池退化状态评估和电池运行安全至关重要.而传统锂离子电池寿命预测方法预测精度较低且不能给出电池使用前期寿命状态等问题,为此,本文在不依赖电池机理模型和经验退化模型的情况下,结合改进的深度学习算法提出一种多阶段实用电池寿命预测方法,该方法仅使用电池的外部监测数据就可以准确预测其剩余寿命.为了提高锂离子电池老化后的荷电状态(SOC)估计精度,通过分析锂离子电池的充电与放电特性,基于灰狼算法优化的长短时记忆网络(GWO-LSTM)框架建立了锂离子电池的荷电状态与容量的联合估计模型。
使用python进行关于锂电池电极生成的关键质量（电池容量）预测-GLM
qq_42542040的博客
09-08 288
【代码】使用python进行关于锂电池电极生成的关键质量（电池容量）预测-GLM。
【锂电池容量预测】基于灰狼算法优化长短记忆神经网络GWO-LSTM实现锂电池容量回归预测附matlab代码...
m0_57702748的博客
04-20 435
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。????个人主页：Matlab科研工作室????个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击????智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统信号处理 ...
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02-07
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10-20
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10-20
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【风电功率预测】灰狼算法优化长短时记忆网络GWO-LSTM风电功率预测【含Matlab源码 1392期】.zip
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含NWP数值天气预报和不含NWP数值天气预报的BP神经网络预测风电功率两种方法进行比较，含数据，实际案例。
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09-10 863
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10-03 803
在能源和人工智能领域具有重要意义。LSTM（长短期记忆网络）作为一种特殊的循环神经网络（RNN），通过引入门结构解决了传统RNN中的“长期依赖”问题，从而能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和时序特征，这对于风电功率预测尤为关键。
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