【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

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【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
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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
07-12 697
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
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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。
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
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qq_59747472的博客
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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
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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）
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### 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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