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

最新推荐文章于 2025-11-30 19:11:04 发布

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🔥 内容介绍

LSTM回归预测是一种常见的机器学习方法，用于预测时间序列数据的未来趋势。在风电功率预测中，准确的预测可以帮助优化风电场的运行，提高能源利用效率。本文将介绍基于雾凇算法优化的卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络RIME-CNN-LSTM-Attention模型，用于风电功率的多输入单输出回归预测。

首先，我们将介绍LSTM回归预测的基本原理。长短记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过记忆单元和门控机制，LSTM可以更好地处理时间序列数据，因此在风电功率预测中具有较好的表现。

接下来，我们将介绍卷积神经网络（CNN）和注意力机制在LSTM回归预测中的应用。CNN能够有效地提取时间序列数据中的特征，而注意力机制可以帮助模型更好地关注重要的时间步。将这两种方法与LSTM结合，可以提高模型对时间序列数据的建模能力，从而提高预测精度。

在本文中，我们还将介绍雾凇算法的优化作用。雾凇算法是一种新型的优化算法，能够有效地提高神经网络模型的训练速度和收敛精度。通过将雾凇算法应用于RIME-CNN-LSTM-Attention模型的训练过程中，可以进一步提高风电功率预测的准确性。

最后，我们将介绍RIME-CNN-LSTM-Attention模型在风电功率预测中的应用。通过将卷积神经网络、注意力机制和雾凇算法结合到LSTM模型中，我们可以构建一个多输入单输出的回归预测模型，用于预测风电场的功率输出。实验结果表明，RIME-CNN-LSTM-Attention模型在风电功率预测中取得了较好的效果，相较于传统的方法具有更高的准确性和稳定性。

综上所述，本文介绍了基于雾凇算法优化的卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络RIME-CNN-LSTM-Attention模型在风电功率预测中的应用。该模型在实际应用中具有较好的效果，可以为风电场的运行和管理提供有力的支持。未来，我们将进一步优化模型结构和算法，提高风电功率预测的准确性和稳定性，推动风能行业的发展和应用。

📣 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 );