【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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🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

🚅座右铭：行百里者，半于九十。

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⛄一、灰狼算法及LSTM简介

1 灰狼算法简介
1.1 前言
灰狼优化算法（Grey Wolf Optim

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智能优化算法 | Matlab实现GWO灰狼优化算法（内含完整源码）
算法如诗的博客
07-13 276
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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
09-08 371
【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。
灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)
qq_37293226的博客
09-06 9724
灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer, GWO) &nbsp 由澳大利亚格里菲斯大学（Griffith University）研究学者 Seyedali Mirjalili 于 2014 年提出，是一种模拟自然界中灰狼的等级制度与狩猎行为的群智能优化算法，具有操作简单、调节参数少、编程易实现等特点。首先介绍了 GWO 的仿生学原理及其进化公式，然后对 GWO 的进化过程进行描述，最后给出 GWO 的伪代码与时间复杂度分析。 标题灰狼优化算法原理 灰狼是社会性的捕食者，具有严格的社会阶
【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 4130
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
04-20 609
​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。
【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】.zip
02-07
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【电力负荷预测】基于matlab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】.zip
10-20
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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】.zip
10-20
步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开除Main.m的其他m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博主博客文章底部QQ名片； 4.1 ...
【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
02-07
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【锂电池容量预测】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】.zip
最新发布
02-07
优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； ...
风电功率预测
03-07
使用isodata算法结合lssvm预测风电功率，LSSVR使用二范数优化目标函数，并利用等式约束条件代替SVM标准算法中的不等式约束条件，克服了SVM在大规模问题中存在的训练速度较慢的缺点。
NWP风电功率预测
04-03
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。
【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
04-20 458
✅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 ...
【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于TCN的风电功率预测研究（Matlab代码实现）
weixin_67304359的博客
09-10 959
TCN是一种特殊类型的卷积神经网络，专为处理时间序列数据而设计。它通过卷积层和膨胀卷积（Dilated Convolution）等结构，有效地提取时间序列中的局部和全局特征，同时保留时间信息。TCN能够处理任意长度的输入序列，并保持输出序列与输入序列长度相同，这使得它在需要保持时间分辨率的预测任务中尤为适用。
【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于VMD-CNN-LSTM的风电功率预测研究（Matlab代码实现）
weixin_67304359的博客
09-07 919
VMD-CNN-LSTM模型是一种结合了变分模态分解（VMD）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的组合预测模型。该模型通过VMD将原始风电功率序列分解为多个内在模态分量（IMF），每个IMF对应不同的时间尺度特征；然后利用CNN从每个IMF中提取局部特征；最后通过LSTM捕捉这些特征中的时间序列关系，实现风电功率的预测。
【风电功率预测】基于matlab遗传算法优化BP神经网络GA-BP风电功率预测【含Matlab源码 760期】
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04-12 2576
遗传算法优化BP神经网络GA-BP风电功率预测 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！
【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于LSTM的风电功率预测研究（Matlab代码实现）
weixin_67304359的博客
10-03 857
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。
MATLAB源码：GWO-BiLSTM灰狼算法优化双向LSTM时间序列预测
资源摘要信息:"MATLAB实现GWO-BiLSTM灰狼算法优化双向长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码和数据）" 在深度学习和时间序列分析领域，双向长短期记忆网络（BiLSTM）和灰狼优化算法（GWO）是两种强大的技术工具...
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