CPO-BiLSTM豪猪算法优化双向长短时记忆风电数据预测（含前后对比）附Matlab代码

原创已于 2024-12-23 21:39:22 修改 · 1.5k 阅读

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于 2024-03-03 21:55:28 首次发布

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本文提出了一种结合豪猪算法(HHO)优化的CPO-BiLSTM模型，用于风电数据预测，有效处理了风电的非线性特性。实验结果显示，这种方法在风电预测任务中表现出色，提高了预测精度和稳定性。

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🔥 内容介绍

风电预测在可再生能源利用中至关重要。本文提出了一种基于豪猪算法（HHO）优化双向长短时记忆（CPO-BiLSTM）模型的风电数据预测方法。HHO算法用于优化CPO-BiLSTM模型中的超参数，提高预测精度。实验结果表明，所提出的方法在风电数据预测任务上取得了优异的性能。

引言

风能是一种清洁、可再生且丰富的能源。风电预测对于提高风电场运营效率和电网稳定性至关重要。然而，风电数据具有非线性、非平稳性和间歇性的特点，这给风电预测带来了挑战。

方法

本文提出的方法包括以下步骤：

**数据预处理：**对原始风电数据进行归一化和标准化处理。
**CPO-BiLSTM模型：**构建双向长短时记忆（BiLSTM）模型，并引入卷积池化（CPO）层。CPO层可以提取风电数据中的局部特征。
**HHO算法：**使用豪猪算法优化CPO-BiLSTM模型中的超参数，包括学习率、层数和神经元数量。HHO算法是一种基于豪猪觅食行为的优化算法，具有收敛速度快、鲁棒性强的特点。

实验结果

本文使用真实风电数据集对所提出的方法进行了评估。实验结果表明：

与其他预测模型相比，CPO-BiLSTM模型具有更高的预测精度。
HHO算法优化后的CPO-BiLSTM模型（HHO-CPO-BiLSTM）进一步提高了预测精度。
HHO-CPO-BiLSTM模型在不同风速条件下都表现出良好的预测性能。

结论

本文提出了一种基于HHO算法优化CPO-BiLSTM模型的风电数据预测方法。实验结果表明，所提出的方法在风电数据预测任务上取得了优异的性能。该方法可以为风电场运营和电网调度提供准确可靠的预测信息。

📣 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);