中科院1区 Matlab实现基于VMD-DBO-BiLSTM、VMD-BiLSTM、BiLSTM的多变量时间序列预测

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🔥 内容介绍

风电作为一种可再生能源，因其绿色环保、可持续发展的特点而受到广泛关注。然而，风电具有间歇性和波动性，给电网的稳定运行带来挑战。因此，准确的风电功率预测对于电网安全稳定运行至关重要。本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）结合蜣螂算法（DBO）优化双向长短记忆神经网络（BiLSTM）的风电数据预测模型 VMD-DBO-BiLSTM。该模型通过 VMD 将风电数据分解为多个内在模态分量，有效地提取了不同时间尺度下的风电数据特征。随后，利用 DBO 算法优化 BiLSTM 模型的超参数，进一步提升了模型的预测精度。实验结果表明，VMD-DBO-BiLSTM 模型在风电功率预测任务上具有良好的性能，优于其他对比模型。

引言

风电作为一种清洁、可再生的能源，在全球能源结构中扮演着越来越重要的角色。然而，风电具有间歇性和波动性，给电网的稳定运行带来挑战。准确的风电功率预测对于电网安全稳定运行至关重要。

近年来，机器学习技术在风电功率预测领域得到了广泛应用，其中双向长短记忆神经网络（BiLSTM）因其强大的时序建模能力而备受关注。然而，BiLSTM 模型的预测精度受超参数设置的影响较大，需要进行精细的超参数优化。

方法

本文提出的 VMD-DBO-BiLSTM 模型主要包括以下步骤：

变分模态分解（VMD）：将风电数据分解为多个内在模态分量，提取不同时间尺度下的风电数据特征。
蜣螂算法（DBO）：优化 BiLSTM 模型的超参数，包括学习率、隐层节点数、正则化系数等。
双向长短记忆神经网络（BiLSTM）：利用优化后的超参数构建 BiLSTM 模型，对风电数据进行预测。

实验结果

本文使用真实的风电数据对 VMD-DBO-BiLSTM 模型进行了实验评估。实验结果表明，VMD-DBO-BiLSTM 模型在风电功率预测任务上具有良好的性能，优于其他对比模型，包括：

均方根误差（RMSE）更低
平均绝对误差（MAE）更低
相关系数（R）更高

结论

本文提出的 VMD-DBO-BiLSTM 模型通过结合 VMD 和 DBO 算法，有效地提取了风电数据特征并优化了 BiLSTM 模型的超参数。实验结果表明，该模型在风电功率预测任务上具有良好的性能，可以为风电场运营和电网调度提供决策支持。

📣 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);