【风电预测】基于鲸鱼算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络WOA-CNN-LSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测附matlab代码

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本文介绍了一种新的风电预测模型，结合鲸鱼算法优化的卷积神经网络与LSTM和注意力机制。模型利用多种气象因素预测风电功率，实验结果显示其具有更高的预测精度和泛化能力，有助于风能发电的可持续发展。

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风能是一种可再生的能源，已成为世界各地的主要能源来源之一。风电预测是风能发电的关键技术之一，因为它可以提高风电发电的效率，减少能源浪费，并减少对传统能源的依赖。在本篇文章中，我们将讨论一种新的风电预测方法，即基于鲸鱼算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络WOA-CNN-LSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测。

首先，让我们了解一下鲸鱼算法。鲸鱼算法是一种基于自然界中鲸鱼群体行为的优化算法。它模拟了鲸鱼群体中的领导者和追随者之间的交互，以寻找最优解。该算法已被广泛应用于各种优化问题中，包括机器学习和数据挖掘领域。

接下来，我们将介绍卷积神经网络（CNN）。CNN是一种深度学习模型，它可以有效地处理图像和视频等高维数据。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等组成，可以自动提取数据中的特征，并进行分类和预测。CNN已被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。

长短记忆网络（LSTM）是一种递归神经网络，它可以处理序列数据，并具有记忆功能。LSTM通过门控单元来控制信息的流动，可以有效地避免梯度消失和梯度爆炸等问题。LSTM已被广泛应用于语音识别、机器翻译和时间序列预测等领域。

注意力机制是一种机器学习技术，它可以自动选择模型中最重要的特征。注意力机制通过计算每个特征的权重，可以有效地提高模型的性能和可解释性。注意力机制已被广泛应用于图像生成、语音识别和自然语言处理等领域。

在本文中，我们将结合鲸鱼算法、CNN、LSTM和注意力机制，提出一种新的风电预测模型WOA-CNN-LSTM-Attention。该模型将风速、温度、湿度、气压和风向等多种气象因素作为输入，预测风电功率作为输出。该模型具有以下优点：

鲸鱼算法可以优化模型的参数，提高模型的性能和泛化能力；
CNN可以自动提取气象因素中的特征，减少人工特征工程的复杂度；
LSTM可以处理序列数据，具有记忆功能，适用于时间序列预测；
注意力机制可以自动选择模型中最重要的特征，提高模型的性能和可解释性。

最后，我们通过实验验证了WOA-CNN-LSTM-Attention模型的性能。实验结果表明，该模型的预测误差小于其他传统的风电预测方法，具有更好的预测精度和泛化能力。因此，我们相信WOA-CNN-LSTM-Attention模型可以成为一种有效的风电预测方法，为风能发电的可持续发展做出贡献。

📣 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 );