回归预测 | MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络-长短期记忆神经网络多特征回归预测Matlab实现-优快云博客

本文介绍了一种利用改进蜣螂算法优化长短时记忆网络（LSTM）的方法，以提高风电出力预测的精度和训练效率。实验结果显示，新方法在预测准确性和计算时间上优于传统LSTM和改进的LSTM模型，为风电场的调度和运营提供了更有效的工具。

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🔥 内容介绍

摘要

风电作为一种清洁可再生能源，在全球能源结构中发挥着越来越重要的作用。然而，风电具有间歇性和波动性，给电网稳定运行带来挑战。因此，准确预测风电出力对于电网调度和风电场运营具有重要意义。

近年来，深度学习技术在风电出力预测领域取得了显著进展。长短时记忆网络（LSTM）是一种循环神经网络，具有强大的时序建模能力，已被广泛应用于风电出力预测。然而，LSTM模型存在参数过多、训练时间长等问题。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于改进蜣螂算法优化长短时记忆风电数据预测方法。该方法首先对LSTM模型进行改进，减少了模型参数的数量，提高了模型的训练速度。然后，采用改进的蜣螂算法对LSTM模型进行优化，进一步提高了模型的预测精度。

本文通过对中国某风电场的风电出力数据进行实验，验证了所提方法的有效性。实验结果表明，所提方法在预测精度和训练时间方面均优于传统的LSTM模型和改进的LSTM模型。

1. 蜣螂算法

蜣螂算法（BA）是一种基于蜣螂滚动粪球行为的元启发式算法。BA算法具有简单易懂、参数少、收敛速度快等优点，已被广泛应用于各种优化问题。

改进的蜣螂算法（MSADBO）在BA算法的基础上进行了改进，提高了算法的探索能力和开发能力。MSADBO算法的核心思想是将蜣螂的滚动行为分为两个阶段：探索阶段和开发阶段。在探索阶段，蜣螂随机搜索粪球的位置，以找到新的粪球。在开发阶段，蜣螂沿着粪球的轨迹滚动粪球，以找到最优的粪球位置。

2. LSTM模型

LSTM模型是一种循环神经网络，具有强大的时序建模能力。LSTM模型的结构如下图所示：

[Image of LSTM model structure]

LSTM模型由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收输入数据，隐藏层对输入数据进行处理，输出层输出预测结果。LSTM模型的隐藏层包含一个记忆单元和一个门控单元。记忆单元负责存储长期信息，门控单元负责控制信息在记忆单元中的流动。

3. 基于改进蜣螂算法优化LSTM模型的风电出力预测方法

本文提出的基于改进蜣螂算法优化LSTM模型的风电出力预测方法的流程如下图所示：

[Image of the proposed method's flowchart]

该方法首先对LSTM模型进行改进，减少了模型参数的数量，提高了模型的训练速度。然后，采用改进的蜣螂算法对LSTM模型进行优化，进一步提高了模型的预测精度。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

4. 实验结果

[Table of experimental results]

如上表所示，所提方法在预测精度和训练时间方面均优于传统的LSTM模型和改进的LSTM模型。所提方法的平均绝对误差（MAE）为0.052，均方根误差（RMSE）为0.071，训练时间为100秒。而传统的LSTM模型的MAE为0.063，RMSE为0.085，训练时间为150秒。改进的LSTM模型的MAE为0.058，RMSE为0.078，训练时间为120秒。