【风电功率预测】蜣螂算法优化双向长短时记忆DBO-BiLSTM风电数据预测（含前后对比）【含Matlab源码 4017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 2024-03-14 16:30:46 首次发布
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【BP预测】基于遗传算法优化BP神经网络实现风电功率预测含Matlab源码
qq_59747472的博客
02-09 1419
1 简介 为了提高 BP 神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性, 提出了一种基于遗传算法优化 BP 神经网络的改进混沌时间序列预测方法. 利用遗传算法优化 BP 神经网络的权值和阈值, 然后训练 BP 神经网络预测模型以求得最优解, 并将该预测方法应用到几个典型混沌时间序列和实测短时交通流时间序列进行有效性验证. 仿真结果表明, 该方法对典型混沌时间序列和短时交通流具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性. 2 部分代码 %%% 清空环境变量 clc clear all close
【LSTM回归预测】基于蜣螂算法优化双向长短时记忆DBO-BiLSTM风电数据预测（含前后对比）附Matlab代码 标准
matlab_dingdang的博客
02-26 1716
风能作为一种清洁可再生能源，在全球能源结构中扮演着越来越重要的角色。然而，风能具有间歇性和波动性，给电网稳定运行带来挑战。因此，准确预测风电功率至关重要。近年来，深度学习模型在风电功率预测领域取得了显著进展。双向长短时记忆网络（BiLSTM）是一种流行的深度学习模型，它能够捕捉时间序列数据的长期依赖性。然而，BiLSTM模型的超参数选择对预测性能有很大影响。
基于蚁狮算法优化的广义回归神经网络(GRNN)预测
Jack旭的博客
04-08 1112
广义回归神经网络 CGRNN, Generalized Regression Neural Network）是美国学者 Don-aid F. Specht 在 1991 年提出的，它是径向基神经网络的一种。GRNN 具有很强的非线性映射能力和柔性网络结构以及高度的容错性和鲁棒性，适用于解决非线性问题。GRNN在逼近 能力和学习速度上较 RBF 网络有更强的优势，网络最后收敛于样本量积聚较多的优化回归 面，并且在样本数据较少时，预测效果也好。此外，网络还可以处理不稳定的数据。
【CNN回归预测】基于鸽群优化算法PIO实现风电数据预测多输入单输出附matlab代码
m0_57702748的博客
07-06 1267
1. 引言风电作为一种清洁、可再生能源，在全球能源转型中发挥着重要作用。风力发电机的功率输出受风速、风向等因素影响，具有随机性和波动性，给电网调度和电力系统稳定性带来挑战。准确预测风电功率输出对于提高风电场运行效率、降低风电成本、优化电网调度至关重要。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，卷积神经网络（CNN）以其强大的非线性特征提取能力，在风电数据预测方面展现出巨大潜力。然而，CNN模型的训练依赖于参数优化，而传统优化算法如梯度下降法等容易陷入局部最优，影响预测精度。
【JCR一区级】Matlab实现蚁狮优化算法ALO-CNN-LSTM-Attention的故障诊断算法研究
qq_59747472的博客
07-26 996
故障诊断是工业生产中至关重要的环节，其准确性和效率直接影响生产效率和安全。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于深度学习的故障诊断方法取得了显著进展。然而，传统的深度学习方法在处理复杂工业数据时仍然面临着一些挑战，例如特征提取效率低、对噪声敏感等问题。
【风电功率预测】蜣螂算法优化双向长短时记忆DBO-BiLSTM风电数据预测（含前后对比）【含Matlab源码 4017期】.zip
02-10
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； ...
蜣螂算法优化双向长短时记忆DBO-BiLSTM风电数据预测（含前后对比）【含Matlab源码 4017期】.zip
10-20
优快云海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合小白； 1、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； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误...
【风电功率预测】变分模态分解结合蜣螂算法优化双向长短记忆神经网络VMD-DBO-BiLSTM风电功率预测【含Matlab源码 4268期】.zip
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； ...
蜣螂算法优化长短时记忆神经网络DBO-LSTM风电数据预测（含前后对比）【含Matlab源码 3431期】.zip
10-20
优快云海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合小白； 1、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； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误...
DBO优化BiLSTM-Attention实现风电功率预测
woaipythonmeme的博客
12-28 688
今天出一期基于DBO-BiLSTM-Attention的风电功率预测。流程大致如下：①采用LSTM对实现风电功率预测；②采用BiLSTM对实现风电功率预测；③采用BiLSTM-Attention实现风电功率预测；④采用蜣螂优化算法(DBO)优化BiLSTM-Attention的三个超参数，实现实现风电功率预测。三个超参数包括：隐含层节点个数，最大训练次数和学习率。⑤画四个算法的误差对比图，雷达图，...
灰狼算法优化路径规划
Liang_1_的博客
02-28 470
% Grey Wolf Optimizer function [Alpha_score,Alpha_pos,Convergence_curve]=GWO(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim) % initialize alpha, beta, and delta_pos Alpha_pos=zeros(1,dim); Alpha_score=inf; %change this to -inf for maximization problems Beta_pos=ze
DBO-BiLSTM多维时序 | Matlab实现蜣螂算法优化双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测
m0_57702748的博客
02-26 1618
风能作为一种清洁可再生能源，在全球能源结构中扮演着越来越重要的角色。然而，风能具有间歇性和波动性，给电网稳定运行带来挑战。因此，准确预测风电功率至关重要。近年来，深度学习模型在风电功率预测领域取得了显著进展。双向长短时记忆网络（BiLSTM）是一种流行的深度学习模型，它能够捕捉时间序列数据的长期依赖性。然而，BiLSTM模型的超参数选择对预测性能有很大影响。
（深度学习入门）DBO-BiLSTM优化算法，基于蜣螂算法优化双向长短期记忆网络，适用于数据回归预测（多变量输入、单变量输出） | MATLAB代码
weixin_47216888的博客
10-06 1005
此代码免费公开，可用作大家入门深度学习的一个简单例子。本代码采用蜣螂优化算法 (DBO) 优化双向长短期记忆网络 (BiLSTM)，用于数据回归预测。代码编写精良，适合多变量输入和单变量输出的预测任务，适用场景广泛，包括但不限于金融、气象、工业数据等复杂数据的分析。具体代码的解释大家可以问GPT4o（需要的可以dd我分享），本代码也会有部分解释。
MATLAB环境下基于粒子群优化的LSTM网络预测
2301_78829506的博客
07-18 204
传统的RNN模型的有效信息与预测点相隔较远所以信息的持久性低，而LSTM时间序列模型有效地解决了这个问题。LSTM模型的核心主要由记忆元组和非线性的门单元这两个组成，其中记忆元组用于保持系统的状态，非线性的门单元用于在每一个时间点调节流入和流出记忆元组的信息。种群规模、学习率、迭代次数、维度等是选取最优效果的变量，通过不断更新粒子的速度，位置从而得到最优的模型参数。PSO优化神经网络的实质是利用粒子群算法找出最适合的惯性因子与权重，并将最合适参数赋给LSTM神经网络。（３）找到粒子及粒子群的最佳位置。
新版Matlab中神经网络训练函数Newff的使用方法
z1x1c1v1的专栏
03-12 1万+
一、   介绍新版newff Syntax ·         net = newff(P,T,[S1 S2...S(N-l)],{TF1 TF2...TFNl}, BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF) Description   newff(P,T,[S1 S2...S(N-l)],{TF1 TF2...TFNl}, BTF,BLF,PF,IPF,OP
matlab bp神经网络三分类
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qq_37249443的博客
03-17 1万+
笔者做了一个根据人的年龄判断人属于青少年、中年和老年人的一个bp神经网络分类。 %% 清空环境变量 clc clear %% 训练数据预测数据 data=xlsread('data.xlsx'); %从1到768间随机排序，产生随机数，防止过拟合 k=rand(1,40);%产生由在(0, 1)之间均匀分布的随机数组成的数组。 [m,n]=sort(k);%m是排序好的向量，n 是 向量m中...
Origin、MATLAB、Python 用于科研作图，哪个最好？
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matplotlib是Python中最底层的绘图库，它支持二维、三维、交互式等各种图表，而且通过元素化的模式能设计图表的任何细节，定制化程度非常高，很多可视化库都是基于matplotlib做二次开发的，或者是matplotlib的拓展，比如seaborn、pandas、mplfinance、DNA Features Viewer等，它们能应用于数据科学、金融量化、生物医学等各领域科研绘图。另外，matplotlib有一个示例集，里面有各式各样的专业图表，有的只需要换换数据就能为自己所用。
计算三维空间中AOA定位的 CRLB（Cramér–Rao 下界，克拉美罗下界）公式与MATLAB例程
MATLAB卡尔曼的博客
07-05 174
摘要：本文介绍了三维空间中基于AOA（到达角度）测量的目标定位CRLB（Cramér–Rao下界）计算方法。通过定义目标位置向量、传感器位置和AOA测量角度（方位角与俯仰角），推导了方向向量和雅可比矩阵的表达式，并构建Fisher信息矩阵计算CRLB。提供了MATLAB例程实现该算法，包括参数设置、CRLB计算和可视化（3σ误差椭球）。实验结果表明，当目标位置偏离传感器阵列时，定位误差显著增大。该方法适用于评估AOA定位系统的理论性能极限，为导航与定位算法设计提供参考。
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