多元预测|基于开普勒算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络KOA-CNN-LSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测附matlab代码

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已于 2024-12-14 22:57:07 修改

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分类专栏：预测模型文章标签：算法 cnn 网络

于 2024-03-21 10:02:16 首次发布

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本文介绍了一种结合开普勒算法优化的卷积神经网络与注意力机制的风电功率预测模型（KOA-CNN-LSTM-Attention）。通过优化和注意力机制提升预测精度和鲁棒性，实验结果证明其在风电场运行和电网调度中具有优势。

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🔥 内容介绍

风电功率预测是风电场安全稳定运行和电网调度的重要环节。本文提出了一种基于开普勒算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络（KOA-CNN-LSTM-Attention）的风电功率多输入单输出回归预测模型。该模型利用开普勒算法对卷积神经网络进行优化，提高了模型的收敛速度和预测精度。同时，注意力机制的引入增强了模型对关键特征的提取能力，提高了预测的鲁棒性。

引言

风电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。风电功率预测是风电场安全稳定运行和电网调度的重要环节。传统的风电功率预测方法主要基于统计模型，如时间序列分析和回归分析。然而，这些方法对风电功率的非线性特征和时变性建模能力有限。

近年来，深度学习技术在风电功率预测领域得到了广泛应用。深度学习模型能够自动学习风电功率数据中的复杂特征，具有较高的预测精度。然而，现有的深度学习模型往往存在收敛速度慢、对关键特征提取能力不足等问题。

KOA-CNN-LSTM-Attention 模型

本文提出的 KOA-CNN-LSTM-Attention 模型是一种基于开普勒算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络。该模型的结构如下图所示：

[图片]

模型的输入为风电场历史功率数据、气象数据和地理数据。卷积神经网络（CNN）层负责提取风电功率数据的空间特征。长短记忆网络（LSTM）层负责捕捉风电功率数据的时序特征。注意力机制层负责增强模型对关键特征的提取能力。

开普勒算法优化

开普勒算法是一种用于求解开普勒方程的迭代算法。在本文中，我们将开普勒算法应用于优化 CNN 层的权重。通过开普勒算法优化，CNN 层的权重能够更快速地收敛到最优值，从而提高模型的训练速度和预测精度。

注意力机制

注意力机制是一种神经网络技术，能够增强模型对关键特征的提取能力。在本文中，我们采用了一种基于自注意力机制的注意力机制层。该机制能够自动学习风电功率数据中不同特征之间的相关性，并对关键特征进行加权，从而提高模型的预测鲁棒性。

实验结果

我们使用真实的风电场数据对 KOA-CNN-LSTM-Attention 模型进行了实验验证。实验结果表明，该模型在预测精度和收敛速度方面均优于现有的深度学习模型。

[表格]

结论

本文提出的 KOA-CNN-LSTM-Attention 模型是一种高效且鲁棒的风电功率多输入单输出回归预测模型。该模型利用开普勒算法优化卷积神经网络，提高了模型的收敛速度和预测精度。同时，注意力机制的引入增强了模型对关键特征的提取能力，提高了预测的鲁棒性。该模型为风电功率预测领域提供了新的思路和方法。

📣 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);