多维预测\基于鲸鱼优化卷积神经网络WOA-CNN实现数据回归预测附matlab完整代码

最新推荐文章于 2025-11-25 21:41:25 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-25 21:41:25 发布 · 109 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#cnn #回归 #matlab

神经网络预测专栏收录该内容

704 篇文章

订阅专栏

本文介绍了使用鲸鱼优化算法(WOA)改进的卷积神经网络(WOACNN)在风电预测中的应用，通过优化气象数据处理和模型参数，提高预测的准确性和精度，以优化风能利用效率。

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机

🔥 内容介绍

风能是一种可再生能源，具有广泛的应用前景。风电预测是风能利用的重要组成部分，能够提高风电场的运营效率和经济效益。为了实现准确的风电预测，需要建立可靠的预测模型。本文介绍了一种基于鲸鱼优化卷积神经网络（WOA-CNN）的数据回归预测算法流程，该算法能够有效地提高风电预测的准确性和精度。

首先，我们需要了解鲸鱼优化算法和卷积神经网络的基本原理。鲸鱼优化算法是一种基于鲸鱼行为的优化算法，模拟了鲸鱼的觅食行为和社会行为。该算法具有全局搜索能力和快速收敛速度，适用于求解复杂的优化问题。而卷积神经网络是一种深度学习算法，具有良好的特征提取和模式识别能力，适用于处理具有空间结构的数据。

在风电预测中，我们需要将风速、风向、温度等气象数据作为输入，将风电场的发电量作为输出。首先，我们需要对输入数据进行预处理，包括数据清洗、归一化等操作。接下来，我们使用鲸鱼优化算法对卷积神经网络的参数进行优化，以获得最佳的预测模型。在优化过程中，我们需要定义适应度函数，衡量预测模型的准确性和精度。

在优化完成后，我们使用训练好的卷积神经网络模型对新的气象数据进行预测。预测结果可以帮助风电场进行运营决策，如调整发电机组的输出功率、调度风电场的发电量等。同时，我们还可以对预测结果进行评估，以验证模型的准确性和可靠性。

WOA-CNN算法在风电预测中具有一定的优势。首先，鲸鱼优化算法能够全局搜索最优解，避免了陷入局部最优解的问题。其次，卷积神经网络能够自动学习特征，提高了预测模型的泛化能力。最后，WOA-CNN算法能够通过优化卷积神经网络的参数，进一步提高预测模型的准确性和精度。

然而，WOA-CNN算法也存在一些挑战和限制。首先，算法的收敛速度较快，但在处理大规模数据时可能会面临计算复杂度的问题。其次，算法的参数设置对预测结果有一定的影响，需要进行合理的调整和优化。此外，算法的鲁棒性和稳定性也需要进一步探索和改进。

总而言之，风电预测是提高风能利用效率和经济效益的关键技术之一。本文介绍了一种基于鲸鱼优化卷积神经网络的数据回归预测算法流程，该算法能够有效地提高风电预测的准确性和精度。然而，该算法还存在一些挑战和限制，需要进一步研究和改进。相信随着科学技术的不断发展，风电预测算法将会得到更好的应用和推广。

📣 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 );