【LSTM回归预测】基于鲸鱼算法优化长短时记忆WOA-LSTM风电数据预测（含前后对比）附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-04 16:02:12 发布

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风力发电是一种清洁、可再生的能源，因其对环境友好和可持续发展的特点，受到了广泛关注。然而，由于风力发电受到风速等自然因素的影响，其发电效率和稳定性一直是人们关注的焦点。为了更好地预测风力发电的发电量，提高风电场的运行效率，许多研究者开始探索使用先进的算法和模型来进行风电数据的预测。

在这篇博文中，我们将介绍一种基于鲸鱼算法优化长短时记忆（WOA-LSTM）模型来进行风电数据预测的方法，并对其进行前后对比分析。

首先，让我们简要介绍一下鲸鱼算法和长短时记忆模型。鲸鱼算法是一种基于自然界鲸鱼觅食行为的启发式优化算法，其具有收敛速度快、全局搜索能力强的特点。而长短时记忆模型（LSTM）是一种能够学习长期依赖关系的循环神经网络模型，其在时间序列数据预测方面具有较好的表现。

基于以上两种模型，研究者提出了一种名为WOA-LSTM的风电数据预测模型。该模型首先利用鲸鱼算法对LSTM模型的参数进行优化，提高了模型的收敛速度和预测精度。接着，研究者使用了实际的风电数据对WOA-LSTM模型进行了训练和测试，并与传统的LSTM模型进行了对比分析。

通过对比分析发现，WOA-LSTM模型相较于传统的LSTM模型在风电数据预测方面具有更好的性能。其预测精度更高，收敛速度更快，能够更准确地捕捉风速等因素对风电发电量的影响。这表明基于鲸鱼算法优化的长短时记忆模型在风电数据预测方面具有较好的应用前景。

总的来说，基于鲸鱼算法优化的长短时记忆（WOA-LSTM）模型在风电数据预测方面表现出了较好的性能，对提高风电场的运行效率和发电量预测具有重要意义。未来，我们可以进一步探索该模型在其他能源预测领域的应用，并不断优化和改进模型，以更好地满足实际需求。希望本篇博文能够为相关领域的研究者和从业者提供一定的参考价值，推动风电数据预测技术的发展和应用。

📣 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 );