多元回归预测|Matlab 基于蜣螂算法优化长短时记忆DBO-LSTM风电数据预测（含前后对比）

最新推荐文章于 2025-12-01 18:45:00 发布

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文章探讨了利用蜣螂算法优化长短时记忆(DBO-LSTM)模型在风电数据预测中的效果，对比了优化前后模型性能，证实了算法能有效提高预测精度和收敛速度，对清洁能源技术发展有重要价值。

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🔥 内容介绍

基于蜣螂算法优化长短时记忆（DBO-LSTM）模型的风电数据预测是一个备受关注的研究领域。风电是一种清洁能源，其预测对于能源规划和市场运营具有重要意义。本文旨在通过对比蜣螂算法优化前后的长短时记忆（DBO-LSTM）模型在风电数据预测中的表现，探讨蜣螂算法在优化风电数据预测模型中的有效性。

首先，长短时记忆（LSTM）是一种适用于时间序列数据的深度学习模型，它能够捕捉数据中的长期依赖关系，因此在风电数据预测中具有较好的表现。但是，传统的LSTM模型存在着参数调整困难、收敛速度慢等问题，因此本文引入了蜣螂算法作为优化手段，以提高LSTM模型的预测精度和收敛速度。

其次，蜣螂算法是一种模拟昆虫觅食行为的优化算法，它具有全局寻优能力、收敛速度快等优点。将蜣螂算法应用于LSTM模型的优化中，可以有效地调整LSTM模型的参数，提高其在风电数据预测中的表现。通过对比蜣螂算法优化前后的LSTM模型在风电数据预测中的结果，可以更直观地评估蜣螂算法在优化风电数据预测模型中的有效性。

最后，本文通过实验验证了蜣螂算法优化长短时记忆（DBO-LSTM）模型在风电数据预测中的有效性。实验结果表明，蜣螂算法能够显著提高LSTM模型的预测精度和收敛速度，使得模型在风电数据预测中取得了更好的效果。因此，蜣螂算法在优化风电数据预测模型中具有重要的应用前景和研究价值。

综上所述，基于蜣螂算法优化长短时记忆（DBO-LSTM）模型的风电数据预测具有重要的研究意义和应用前景。本文的研究成果为风电数据预测模型的优化提供了新的思路和方法，对于推动清洁能源技术的发展具有重要的意义。希望本文的研究成果能够为相关领域的研究者提供参考，并促进该领域的深入研究和应用。

📣 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 );