【CNN回归预测】基于金豺优化算法GJO实现风电数据预测多输入单输出附matlab代码

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🔥 内容介绍

1. 绪论

随着全球能源需求的不断增长和环境保护意识的提高，风能作为一种清洁可再生能源，受到了广泛的关注和应用。风电场的建设和运营需要对风电功率进行准确的预测，这对于提高风电场运营效率、降低发电成本、保证电网稳定性至关重要。

近年来，随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）在风电功率预测领域取得了显著成果。CNN凭借其强大的特征提取能力，能够有效地从风电数据中提取相关特征，并建立准确的预测模型。然而，CNN模型的性能高度依赖于超参数的优化，而传统的优化方法如梯度下降法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷。

为了克服传统优化方法的不足，本文提出了一种基于金豺优化算法（GJO）的CNN回归模型，用于风电数据预测的多输入单输出问题。GJO算法是一种新型的生物启发式优化算法，其灵感来源于金豺群体的社会行为和狩猎策略。该算法具有搜索效率高、寻优能力强等优点，能够有效地解决CNN模型超参数优化问题。

2. 金豺优化算法

金豺优化算法（GJO）是一种新型的群智能优化算法，其灵感来源于金豺群体在狩猎过程中的社会行为和协作机制。该算法通过模拟金豺群体中的领导者、跟随者、侦察者三种角色，并结合社会等级制度和信息共享机制来实现对优化问题的求解。

GJO算法的主要步骤如下：

1. 初始化种群: 随机生成一个包含多个金豺个体的种群，每个个体代表一个可能的解。
2. 评估适应度: 根据目标函数计算每个个体的适应度值，代表该解的优劣程度。
3. 领导者更新: 选择适应度最高的个体作为领导者，并根据领导者引导跟随者进行搜索。
4. 跟随者更新: 跟随者根据领导者的位置和自身的适应度进行更新，并探索领导者周围的区域。
5. 侦察者更新: 侦察者以随机的方式探索整个搜索空间，寻找潜在的最佳解。
6. 信息共享: 金豺个体之间通过信息共享机制，不断更新自身的位置和搜索方向。
7. 重复步骤3-6，直到满足停止条件: 当达到最大迭代次数或目标函数值满足要求时，停止算法运行。

3. 基于GJO算法的CNN回归模型

本文提出的基于GJO算法的CNN回归模型用于风电数据预测，具体步骤如下：

1. 数据预处理: 对风电数据进行清洗和预处理，包括数据缺失值填补、数据标准化等操作。
2. 模型构建: 构建一个CNN回归模型，包括卷积层、池化层、全连接层等。
3. 超参数优化: 利用GJO算法对CNN模型的超参数进行优化，包括卷积核大小、卷积层数量、池化层类型等。
4. 模型训练: 利用优化后的超参数训练CNN模型，并使用风电数据进行训练和评估。
5. 预测输出: 将训练好的模型用于预测风电功率，并输出预测结果。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度

2 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9  雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别