【CNN回归预测】基于狮群优化算法LSO实现风电数据预测多输入单输出附matlab代码

   ✅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

一、背景介绍

风电作为一种清洁、可再生的能源，越来越受到各国政府和企业的重视。然而，风电发电量受到多种因素的影响，如风速、温度、湿度等，这些因素的变化会导致风电发电量的波动。因此，对风电数据进行准确预测，对于提高风电发电效率、降低运维成本具有重要意义。

二、CNN回归预测简介

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，具有局部感知、权值共享和平移不变性等特点，广泛应用于图像识别、语音识别等领域。近年来，CNN也被应用于回归预测问题，通过卷积层、池化层和全连接层的组合，实现对连续型数据的预测。

三、狮群优化算法LSO简介

狮群优化算法（Lion Optimization Algorithm, LSO）是一种基于自然界狮群捕猎行为的启发式优化算法。LSO算法具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度，适用于解决复杂的优化问题。

四、基于CNN回归预测和LSO的风电数据预测方法

本节将详细介绍如何利用CNN回归预测和狮群优化算法LSO实现风电数据预测多输入单输出。

1. 数据预处理

首先，对风电数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、归一化等操作，以便于后续的模型训练。

2. CNN模型构建

根据风电数据的特点，设计合适的CNN模型结构，包括卷积层、池化层和全连接层的数量和大小。然后，利用训练数据集对CNN模型进行训练，得到最优的权重和偏置参数。

3. LSO算法优化

将CNN模型的权重和偏置参数作为狮群优化算法的搜索空间，利用LSO算法对CNN模型进行优化。LSO算法通过模拟狮群捕猎行为，寻找全局最优解，从而得到更优的CNN模型。

4. 风电数据预测

利用优化后的CNN模型对测试数据集进行预测，得到风电数据的预测结果。通过对比实际风电数据和预测数据，可以评估模型的预测性能。

五、实验结果与分析

为了验证所提方法的有效性，我们在某风电场的实际数据上进行了实验。实验结果表明，基于CNN回归预测和LSO的风电数据预测方法具有较高的预测精度和稳定性，能够有效地应对风电数据的多输入单输出问题

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

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、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度

2 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

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、车辆协同无人机路径规划

5 通信方面

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、水声通信

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、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

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、有序充电、MPPT优化

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9  雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别