【LSTM回归预测】基于鹈鹕算法优化双向长短时记忆POA-biLSTM风电数据预测算法研究（含前后对比）附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-30 20:35:27 发布

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本文介绍了在风能行业中，通过结合智能优化算法的鹈鹕算法优化的双向长短时记忆（POA-biLSTM）模型，用于风电发电量预测。相较于传统LSTM，POA-biLSTM考虑了双向时间依赖，解决了超参数敏感性和计算效率问题，实验证明了其在预测精度和计算效率上的优势。

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🔥 内容介绍

在风能行业中，准确预测风电发电量对于优化风电发电计划和电网调度至关重要。随着深度学习技术的发展，长短时记忆（LSTM）神经网络模型在时间序列预测中取得了显著的成果。本文将介绍一种基于鹈鹕算法优化的双向长短时记忆（POA-biLSTM）风电数据预测算法，并与传统的LSTM模型进行对比。

在传统的LSTM模型中，只考虑了单向的时间依赖关系，这可能导致模型在预测风电发电量时存在一定的误差。为了解决这个问题，我们引入了双向LSTM模型。双向LSTM模型可以同时考虑过去和未来的时间信息，从而更准确地预测风电发电量。

然而，传统的LSTM模型和双向LSTM模型都存在一些问题。首先，它们对于模型的超参数选择非常敏感，不同的参数设置可能导致不同的预测结果。其次，它们在处理大规模风电数据时的计算效率较低，训练时间较长。

为了解决这些问题，我们提出了一种基于鹈鹕算法优化的POA-biLSTM风电数据预测算法。鹈鹕算法是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鹈鹕觅食行为来寻找最优解。我们将鹈鹕算法应用于POA-biLSTM模型中，通过优化模型的超参数选择和网络结构，提高了模型的预测准确性。

为了验证我们的算法的有效性，我们使用了实际的风电数据集进行实验。实验结果表明，POA-biLSTM模型相比传统的LSTM模型和双向LSTM模型，在预测风电发电量时具有更高的准确性和稳定性。此外，通过鹈鹕算法的优化，我们的模型在计算效率上也得到了显著的提升。

综上所述，基于鹈鹕算法优化的POA-biLSTM风电数据预测算法在风能行业中具有重要的应用价值。它能够提高风电发电量的预测准确性，优化风电发电计划和电网调度，从而促进可再生能源的发展和利用。我们相信，随着深度学习技术的不断发展和优化，POA-biLSTM模型将在风能行业中发挥更大的作用。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );