【LSTM回归预测】基于向量加权算法优化长短时记忆INFO-biLSTM风电数据预测（含前后对比）附Matlab代码 标准

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❤️ 内容介绍

在当今的能源行业中，风能作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了越来越多的关注。然而，风能的不稳定性和不可预测性给风电发电厂的运营和管理带来了一定的挑战。为了解决这个问题，许多研究人员开始尝试使用机器学习算法来预测风电数据，以帮助风电发电厂更好地进行运营和管理。

在风电数据预测中，长短时记忆（LSTM）神经网络是一种常用的算法。然而，传统的LSTM模型在处理长序列数据时存在一定的问题，比如长期依赖问题和梯度消失问题。为了解决这些问题，我们引入了向量加权算法来优化LSTM模型，从而提高风电数据预测的准确性和稳定性。

在本文中，我们将介绍基于向量加权算法优化的长短时记忆INFO-biLSTM模型，并对其进行了前后对比实验。首先，我们收集了一段时间内的风电数据，并将其分为训练集和测试集。然后，我们使用传统的LSTM模型进行风电数据预测，并记录其预测结果。

接下来，我们使用向量加权算法对LSTM模型进行优化。向量加权算法是一种能够自动学习特征权重的算法，可以根据数据的重要性自适应地调整权重。通过引入向量加权算法，我们可以更好地捕捉风电数据中的重要特征，从而提高预测的准确性。

在实验中，我们将优化后的LSTM模型与传统的LSTM模型进行了对比。结果显示，优化后的模型在风电数据的预测上表现出更高的准确性和稳定性。通过引入向量加权算法，我们能够更好地捕捉风电数据中的重要特征，从而提高模型的性能。

综上所述，基于向量加权算法优化的长短时记忆INFO-biLSTM模型在风电数据预测中具有很大的潜力。通过引入向量加权算法，我们能够提高模型的准确性和稳定性，帮助风电发电厂更好地进行运营和管理。未来，我们将继续研究和改进这一模型，以进一步提高风电数据预测的效果。

🔥核心代码

% This function initialize the first population of search agentsfunction Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle% number for both ub and lbif Boundary_no==1    Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;end% If each variable has a different lb and ubif Boundary_no>1    for i=1:dim        ub_i=ub(i);        lb_i=lb(i);        Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i;    endend​​​

❤️ 运行结果

⛄ 参考文献

 [1] Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural computation, 9(8), 1735-1780. [2] Zhang, X., Zhang, L., & Wang, J. (2018). Wind power prediction based on LSTM recurrent neural network. Energies, 11(3), 539.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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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

2.图像处理方面

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3 路径规划方面

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5 无线传感器定位及布局方面

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7 电力系统方面

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8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 火灾扩散

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