【LSTM回归预测】基于matlab卷积神经网络结合长短记忆网络CNN-LSTM风电功率回归预测（多输入单输出）【含Matlab源码 3053期】

💥💥💥💥💥💥💞💞💞💞💞💞💞💞欢迎来到海神之光博客之家💞💞💞💞💞💞💞💞💥💥💥💥💥💥
在这里插入图片描述
✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进；
🍎个人主页：海神之光
🏆代码获取方式：
海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
更多Matlab智能算法神经网络预测与分类仿真内容点击👇
①Matlab神经网络预测与分类（进阶版）
②付费专栏Matlab智能算法神经网络预测与分类（中级版）
③付费专栏Matlab智能算法神经网络预测与分类（初级版）

⛳️关注优快云海神之光，更多资源等你来！！

⛄一、卷积神经网络结合长短记忆网络CNN-LSTM风电功率回归预测简介

卷积神经网络结合长短记忆网络（CNN-LSTM）是一种用于时序数据处理的深度学习模型。在风电功率回归预测中，该模型可以有效地捕捉时间序列数据中的空间和时间相关性。

首先，卷积神经网络（CNN）用于从输入数据中提取局部特征。对于风电功率回归预测任务，CNN可以通过一系列卷积层和池化层来学习输入数据中的空间特征，例如风速、湿度和温度等。

接下来，长短记忆网络（LSTM）用于建模时序数据中的时间依赖关系。LSTM通过一系列门控机制来捕捉输入序列中的长期依赖关系，并且能够有效地处理梯度消失和梯度爆炸的问题。对于风电功率回归预测任务，LSTM可以学习输入序列中的时间特征，例如不同时间点上风电功率的变化趋势。

最后，将CNN和LSTM相结合，可以构建一个端到端的模型来进行风电功率回归预测。CNN用于提取空间特征，LSTM用于建模时间特征，并且两者之间可以进行信息传递和整合。

通过训练这样的模型，我们可以利用历史的风电功率数据来预测未来的风电功率输出。这种结合了CNN和LSTM的模型可以更准确地捕捉时序数据中的复杂关系，并提高预测性能。

⛄二、部分源代码

%% 初始化
%% CNN-LSTM时间序列预测
%% 输入参数
clc;
clear;
clearvars
% 时间滞后阶数；
Lag = 1:8;
% 训练集比例
ratio = 0.9;
% 批处理样本
MiniBatchSize =12;
% 最大迭代次数
MaxEpochs = 20;
% 学习率
learningrate = 0.005;
%% 加载数据
load data;
data = [data{:}];
%% 在训练和测试中划分顺序
% 在训练和测试中拆分数据。
% 90％的数据用于训练，而10％的数据用于测试。
numStepsTraining = round(ratio*numel(data));
indexTrain = 1:numStepsTraining;
dataTrain = data(indexTrain );
indexTest = numStepsTraining+1:size(data,2);
dataTest = data(indexTest);
%% 数据标准化还是数据规范化
% 为了改善收敛过程，建议对数据进行标准化或规范化。
mu = mean(dataTrain);
sig = std(dataTrain);
TrainStandardizeddata = (dataTrain - mu) / sig;
TestStandardizeddata = (dataTest - mu) / sig;
% 训练数据矩阵变换
XTrain = lagmatrix(TrainStandardizeddata,Lag);
XTrain = XTrain(max(Lag)+1:end,:)';
YTrain = TrainStandardizeddata(max(Lag)+1:end);
% 创建一维列元胞或向量，长度为滞后训练集大小；
XrTrain = cell(size(XTrain,2),1);
YrTrain = zeros(size(YTrain,2),1);
for i=1:size(XTrain,2)
XrTrain{i,1} = XTrain(:,i);
YrTrain(i,1) = YTrain(:,i);
end

⛄三、运行结果

在这里插入图片描述

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]张晓刚, 张铭, 夏青, 等. 基于卷积神经网络和长短时记忆网络的风电功率预测[J]. 电力系统保护与控制, 2019, 47(21): 139-146.

[2]窦彦升, 樊一民, 赵佳佳. 基于CNN-LSTM的风电功率预测方法研究[J]. 控制与决策, 2018, 33(2): 232-238.

[3]王梓璇, 张倩茹. 基于CNN-LSTM模型的风电机组功率预测[J]. 中国电机工程学报, 2020, 40(2): 402-410.

[4]孙航, 张玉果, 刘守娥. 基于CNN-LSTM模型的风电功率预测方法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(9): 186-190.

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
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

2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、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、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

3 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

4 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、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 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

6 无线传感器定位及布局方面
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

7 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

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流人群疏散病毒扩散晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合