【风电预测】基于黑猩猩算法优化双向长短时记忆ChoA-biLSTM风电数据预测（含前后对比）附Matlab代码

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🔥 内容介绍

LSTM回归预测是一种常用的时间序列预测方法，而ChoA-biLSTM是一种结合了黑猩猩算法优化的双向长短时记忆网络。在本文中，我们将探讨如何利用ChoA-biLSTM模型对风电数据进行预测，并与传统的LSTM模型进行前后对比。

首先，让我们来了解一下ChoA-biLSTM模型和黑猩猩算法。ChoA-biLSTM是一种结合了Choquet模糊积分和双向长短时记忆网络的模型，能够更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。而黑猩猩算法是一种启发式优化算法，能够帮助我们找到模型的最优参数配置，从而提高模型的预测精度。

接下来，我们将介绍如何利用ChoA-biLSTM模型对风电数据进行预测。首先，我们需要准备好风电数据的历史时间序列，包括风速、风向、功率等指标。然后，我们将利用黑猩猩算法对ChoA-biLSTM模型进行参数优化，找到最优的模型参数配置。最后，我们将利用优化后的ChoA-biLSTM模型对未来一段时间的风电数据进行预测，并评估预测精度。

在实验部分，我们将使用实际的风电数据集进行模型训练和预测，并将预测结果与传统的LSTM模型进行对比。通过实验结果的对比分析，我们将评估ChoA-biLSTM模型相对于传统LSTM模型在风电数据预测中的优势所在。

最后，我们将总结本文的研究成果，并展望ChoA-biLSTM模型在风电数据预测领域的应用前景。通过本文的研究，我们希望能够为风电行业提供更准确、可靠的数据预测方法，从而提高风电发电效率，推动清洁能源的发展。

📣 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 );

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 徐晓钟,席舒月.一种基于改进黑猩猩算法优化深度信念网络的股票预测方法:CN202111283606.7[P].CN202111283606.7[2023-12-22].

[2] 高超孙谊媊赵洪峰邓林鲜魏鹏飞.改进的黑猩猩算法优化LSTM的短期电力负荷预测[J].现代电子技术, 2022, 45(21):122-126.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合