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🔥 内容介绍
一、CNN回归预测与风电数据预测
CNN(卷积神经网络)是一种深度学习算法,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,取得了显著的效果。在风电数据预测中,CNN能够处理大量的输入数据,通过学习数据的内在规律,进行准确的预测。
二、雪融优化算法SAO简介
雪融优化算法(Snow Avalanche Optimization,SAO)是一种基于自然界雪融过程的启发式优化算法。它模拟了雪崩过程中雪块的滑动、碰撞和融合过程,通过不断优化搜索策略,寻找最优解。SAO算法具有全局搜索能力强、收敛速度快的优点,适用于解决复杂的优化问题。
三、CNN回归预测与SAO的结合
将CNN回归预测与SAO算法结合,可以实现风电数据的多输入单输出预测。首先,利用CNN对风电数据进行特征提取和学习,得到预测模型。然后,利用SAO算法对模型参数进行优化,提高预测的准确性。
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🔗 参考文献
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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、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
CNN与SAO在风电预测中的应用
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