基于多元结合麻雀算法优化LSTM实现风电数据预测（附Matlab代码）

随着可再生能源的快速发展，风能作为一种清洁、可再生的能源形式得到了广泛应用。风电场的运行和管理需要对风速等相关数据进行准确预测，以便进行合理的调度和规划。本文将介绍如何使用多元结合麻雀算法（Multiple-Sparrow Optimization, MSO）来优化长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）模型，实现风电数据的预测。下面是具体的实现过程和相应的Matlab代码。

首先，我们需要准备风电数据集作为模型的训练和测试数据。这里使用一个包含历史风速和对应风电功率输出的数据集。数据集的格式为两列，第一列是历史风速数据，第二列是对应的风电功率输出。我们将数据集保存为CSV文件，命名为"wind_data.csv"。

接下来，我们将使用Matlab编写代码来实现基于LSTM的风电数据预测模型，并结合MSO算法进行优化。以下是代码的主要部分：

% 导入数据
data = csvread('wind_data.csv');

% 将数据集拆分为训练集和测试