【多变量输入单步预测】基于鱼鹰优化算法OOA-CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究Matlab代码

OOA-CNN-BiLSTM-Attention风电功率预测模型
最新推荐文章于 2025-12-01 22:20:41 发布
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【光伏功率预测】鱼鹰算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络OOA-CNN-LSTM-Attention光伏功率预测（多输入单输出）【含Matlab源码 4211期】
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04-02 1081
鱼鹰算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络OOA-CNN-LSTM-Attention光伏功率预测（多输入单输出） 完整代码和数据，方可运行；数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
基于鱼鹰优化算法(OOA)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）
weixin_67304359的博客
08-26 1104
基于鱼鹰优化算法(OOA)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究。
【光伏预测】基于海洋捕食者优化算法MPA优化高斯过程回归GPR实现光伏多输入单输出预测附Matlab代码
m0_57702748的博客
07-12 698
摘要光伏发电作为一种清洁、可再生能源，在全球能源结构转型中扮演着重要角色。准确预测光伏发电量对于提高能源利用效率、稳定电网运行至关重要。本文提出了一种基于海洋捕食者优化算法（MPA）优化的高斯过程回归（GPR）模型，用于实现光伏多输入单输出预测。该模型利用MPA算法对GPR模型中的超参数进行优化，从而提高模型的预测精度。通过对真实光伏发电数据进行仿真实验，结果表明，相比传统GPR模型，MPA-GPR模型能够显著提高光伏发电量的预测精度，为光伏电站的运营管理提供更准确的决策支持。1. 引言。
基于卷积双向长短期神经网络结合核密度估计CNN-BiLSTM-KDE多变量时序区间预测附Matlab代码
qq_59747472的博客
03-26 904
时序区间预测是时序预测领域的重要任务，旨在预测未来一段时间内的目标变量值范围。近年来，深度学习模型在时序预测任务中取得了显著进展。本文提出了一种基于卷积双向长短期神经网络（CNN-BiLSTM）和核密度估计（KDE）的多变量时序区间预测方法。该方法利用CNN提取时序数据的局部特征，并使用BiLSTM学习时序数据的长期依赖关系。此外，本文还利用KDE对预测分布进行建模，从而获得更准确的区间预测结果。引言时序数据广泛存在于各个领域，如金融、能源、医疗等。
基于鲸鱼优化算法(WOA)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）
weixin_67304359的博客
08-26 906
鲸鱼优化算法是一种模拟鲸鱼捕食行为的群体智能优化算法，由澳大利亚格里菲斯大学的Mirjalili等于2016年提出。WOA通过模拟鲸鱼的包围猎物、螺旋攻击猎物和随机搜索猎物等行为，实现对全局最优解的搜索。该算法具有收敛速度快、全局搜索能力强、算法简单易实现等优点。
【多变量输入单步预测】基于鱼鹰优化算法(OOA)优化CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究附Matlab代码
2501_91572946的博客
07-08 743
在新能源发电领域，风电作为一种清洁、可再生能源，其渗透率不断提高。然而，风电功率受风速、风向、温度等多种因素影响，具有强烈的波动性和随机性，这给电力系统的稳定运行和调度带来了极大挑战。精准的风电功率预测是解决这一问题的关键，其中多变量输入单步预测能为短期电力调度提供及时有效的参考。本文将研究基于鱼鹰优化算法（OOA）优化 CNN-BiLSTM-Attention 模型的风电功率预测方法，以提升预测精度。一、风电功率预测基础与挑战（一）多变量输入的重要性。
【多变量输入单步预测】基于鱼鹰优化算法OOA-CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究Matlab代码.rar
10-07
【多变量输入单步预测】基于鱼鹰优化算法OOA-CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究，为风电功率预测领域提供了新的思路和技术支持。该方法通过集成多种先进算法，显著提高了风电功率预测的准确性，为风电场的经济...
基于白鲸优化算法(BWO)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）
weixin_67304359的博客
08-26 732
白鲸优化算法是一种基于种群的元启发式算法，其灵感来源于自然界中白鲸的游泳、捕食和鲸落行为。BWO通过模拟这些行为来实现模型参数的优化，具有结构简单、全局和局部搜索能力强等优点。在算法中，白鲸的位置可视为搜索代理，通过勘探阶段（游泳）和开发阶段（捕食）来寻找最优解，并通过鲸落阶段来增强算法跳出局部最优的能力。
【运动学】导弹姿态控制含Matlab源码
qq_59747472的博客
04-17 4656
1 简介 从1945年V2导弹面世以来,七十多年间各种导弹层出不穷,从防空导弹到反舰导弹,从弹道导弹到巡航导弹，从亚音速导弹到超音速导弹。这些导弹在大气层中，能按照目标轨迹运动，它们的姿态控制系统至关重要。导弹姿态控制系统关乎导弹飞行成败，导弹姿态控制系统主要有以下两个作用：在大气层内复杂的干扰条件下，保证导弹姿态角偏差始终稳定在系统允许的范围内；根据制导控制指令改变导弹的姿态角，从而使导弹的运动状态发生变化，以此来修正飞行路线，从而令导弹能准确的命中目标。由于导弹在大气层内的运动十分复杂，所以为使问题简
MATLAB求解导弹运动的一些基础方法
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导弹运动方程求解数值解离不开MATLAB，本文提出一些基本的方法与技巧。 1.微分方程的求解：ode45。给出例子： function dy = lateral( t,y ) %求解偶然干扰作用下侧向扰动运动过渡过程 %y1=wx,y2=wy,y3=bt,y4=gm b11=1.86;b12=0.66;b14=8.8;b21=0.02;b22=0.2;bp=0;%bp=b24' b24
基于A*算法的雷雨绕飞路径MATLAB实现
2501_92729044的博客
11-30 205
本文提出了一种基于A算法的雷雨绕飞路径规划方法。该方法首先生成模拟雷雨天气图并进行二值化处理，识别危险区域；然后检测计划航路中需要绕飞的航段，通过A算法为每个航段生成左右绕飞候选路径；接着进行视距优化和平行路径拓展以提高安全性；最后整合各航段最优路径构建完整绕飞航路。实验结果表明，该方法能有效避开危险区域，生成安全且长度优化的绕飞路径。关键创新点包括：1) 结合雷达天气数据的精细化处理；2) 多候选路径生成与优化机制；3) 完整航路构建策略。可视化界面直观展示了各阶段路径规划效果。
Leetcode 65 固定长度窗口 | 中心辐射型固定窗口
im_AMBER的博客
12-01 810
窗口是 “连续固定长度” 还是 “以某个点为中心辐射”？若题目说 “长度为 k 的子数组”→ 普通固定窗口；若题目说 “半径为 k”“以每个元素为中心”→ 中心辐射型窗口。结果是 “每个窗口对应一个值” 还是 “每个索引对应一个值”？前者→普通固定窗口；后者→中心辐射型窗口。
八.函数递归
weixin_60668256的博客
12-01 395
return 0;
2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）
最新发布
qq_73044452的博客
12-01 247
摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。
强化学习[page13]【chapter7】时序差分方法算法介绍
4AM_明朝百晓生
12-01 388
其次，式(7.1)中的TD算法仅能估计给定策略的状态值。尽管如此，本节介绍的TD算法非常基础，对理解本章其他算法至关重要。例如，本章介绍的所有算法都属于时序差分学习的范畴。为简洁起见，式(7.2)常被省略，但必须意识到若缺少该式，算法在数学上将不完整。TD 方法的一个特点是，它在每个时间步更新其值估计，而 MC 方法则要等到回合结束才更新。TD学习的核心思想是基于新获得的信息来修正当前对状态值的估计。因此，TD误差不仅反映两个时间步之间的差异，更重要的是反映了估计值。反映了时间步t与t+1之间的差异。
人工兔算法详细原理，人工兔算法公式，人工兔算法优化BP神经网络
abc991835105的博客
12-01 47
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2509_94268408的博客
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布心老混子
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算法基础篇：（十六）深度优先搜索（DFS）之递归型枚举与回溯剪枝初识
2301_79248256的博客
11-24 837
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【多变量输入单步预测】基于鲸鱼优化算法(WOA)优化CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究（Matlab代码实现）
07-03
### 模型结构与实现 基于鲸鱼优化算法（WOA）优化的CNN-BiLSTM-Attention模型是一种结合多种深度学习技术与智能优化算法的风电功率预测方法。该模型通过多变量输入进行单步预测，能够有效提升预测精度和稳定性。 #### 数据预处理 在风电功率预测中，首先需要对原始数据进行预处理，包括缺失值填充、归一化处理以及特征选择等步骤。通常使用`MinMaxScaler`或`StandardScaler`将数据标准化到[0,1]或[-1,1]区间，以提高模型训练的收敛速度[^1]。 ```matlab % 数据归一化示例 data = xlsread('wind_power_data.xlsx'); % 读取原始数据 scaledData = (data - min(data)) / (max(data) - min(data)); % Min-Max 标准化 ``` #### CNN层 卷积神经网络（CNN）用于提取时间序列数据中的局部特征。通过设置多个卷积核和池化层，可以捕捉风速、温度等变量的时间相关性。 ```matlab layers = [ sequenceInputLayer(inputSize) convolution1dLayer(filterSize, numFilters) reluLayer() maxPooling1dLayer(poolSize, 'Stride', stride) ]; ``` #### BiLSTM层 双向长短时记忆网络（BiLSTM）能够同时处理正向和反向的时间序列信息，从而更好地捕捉长期依赖关系。该层对于风电功率预测至关重要，因为它能有效建模风速等变量的历史变化趋势[^1]。 ```matlab layers = [ bidirectionalLSTMLayer(hiddenUnits, 'OutputMode', 'sequence') ]; ``` #### Attention机制 注意力机制（Attention）用于动态调整不同时间步长的权重，突出关键时间段的信息。在Matlab中可以通过自定义函数实现软注意力机制，增强模型对重要特征的关注度。 ```matlab % 注意力机制伪代码示意 attentionWeights = softmax(W * tanh(V * lstmOutput)); contextVector = attentionWeights' * lstmOutput; ``` #### WOA优化 鲸鱼优化算法（WOA）通过模拟鲸鱼捕食行为来寻找全局最优解。在模型优化过程中，WOA用于调整CNN-BiLSTM-Attention模型的超参数，如学习率、卷积核大小、隐藏单元数等，从而提升预测性能[^1]。 ```matlab % WOA参数初始化 lb = [minLearningRate, minFilterSize, minHiddenUnits]; % 下界 ub = [maxLearningRate, maxFilterSize, maxHiddenUnits]; % 上界 dim = length(lb); % 参数维度 SearchAgents_no = 30; % 种群数量 Max_iter = 100; % 迭代次数 % 调用WOA算法优化模型参数 [best_pos, best_score] = WOA(@(params)objectiveFunction, dim, lb, ub, SearchAgents_no, Max_iter); ``` #### 模型训练与评估 在Matlab中，使用`trainNetwork`函数训练模型，并采用均方误差（MSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等指标评估模型性能。 ```matlab options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', 100, ... 'MiniBatchSize', 32, ... 'InitialLearnRate', best_pos(1), ... 'Plots', 'training-progress'); net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options); YPred = predict(net, XTest); mse = mean((YPred - YTest).^2); % 计算MSE mape = mean(abs((YPred - YTest)./YTest)) * 100; % 计算MAPE ``` ###
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