Matlab實(shí)現(xiàn)POA-CNN-LSTM-Attention鵜鶘算法優(yōu)化卷積長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)注意力多變量回歸預(yù)測(cè)（SE注意力機(jī)制）
Matlab實(shí)現(xiàn)POA-CNN-LSTM-Attention鵜鶘算法優(yōu)化卷積長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)注意力多變量回歸預(yù)測(cè)（SE注意力機(jī)制）
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智能優(yōu)化算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè) 雷達(dá)通信 無(wú)線(xiàn)傳感器 電力系統(tǒng)
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物理應(yīng)用 機(jī)器學(xué)習(xí)
內(nèi)容介紹
風(fēng)電功率預(yù)測(cè)是風(fēng)電場(chǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行和電網(wǎng)調(diào)度的重要基礎(chǔ)。本文提出了一種基于鵜鶘算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合注意力機(jī)制的長(zhǎng)短記憶網(wǎng)絡(luò)（POA-CNN-LSTM-Attention）的風(fēng)電功率多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)模型。該模型利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取風(fēng)電功率時(shí)序數(shù)據(jù)的局部特征，長(zhǎng)短記憶網(wǎng)絡(luò)捕捉序列數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系，注意力機(jī)制增強(qiáng)模型對(duì)重要特征的關(guān)注。鵜鶘算法優(yōu)化模型超參數(shù)，提高預(yù)測(cè)精度。
模型結(jié)構(gòu)
POA-CNN-LSTM-Attention模型由以下部分組成：
**卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：**提取風(fēng)電功率時(shí)序數(shù)據(jù)的局部特征。
**長(zhǎng)短記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）：**捕捉序列數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系。
**注意力機(jī)制：**增強(qiáng)模型對(duì)重要特征的關(guān)注。
**鵜鶘算法優(yōu)化：**優(yōu)化模型超參數(shù)，包括學(xué)習(xí)率、層數(shù)和節(jié)點(diǎn)數(shù)。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果
本文在真實(shí)風(fēng)電場(chǎng)數(shù)據(jù)集上對(duì)POA-CNN-LSTM-Attention模型進(jìn)行評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型在預(yù)測(cè)精度、魯棒性和泛化能力方面均優(yōu)于其他對(duì)比模型。
結(jié)論
POA-CNN-LSTM-Attention模型是一種有效的風(fēng)電功率多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)模型。該模型利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短記憶網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制的優(yōu)勢(shì)，提高了預(yù)測(cè)精度。鵜鶘算法優(yōu)化模型超參數(shù)，進(jìn)一步提升了模型性能。該模型可為風(fēng)電場(chǎng)優(yōu)化運(yùn)行和電網(wǎng)調(diào)度提供可靠的預(yù)測(cè)結(jié)果。在實(shí)際風(fēng)電場(chǎng)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，POA-CNN-LSTM-Attention 方法與其他預(yù)測(cè)方法進(jìn)行比較。結(jié)果表明，POA-CNN-LSTM-Attention 方法具有更高的預(yù)測(cè)精度和魯棒性。
結(jié)論
本文提出的 POA-CNN-LSTM-Attention 方法將鵜鶘算法優(yōu)化與 CNN-LSTM-Attention 模型相結(jié)合，有效提高了風(fēng)電功率預(yù)測(cè)精度。該方法為風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)營(yíng)和電網(wǎng)調(diào)度提供了可靠的預(yù)測(cè)依據(jù)。
部分代碼
’gui_OutputFcn’
, @main_OutputFcn, ...
’gui_LayoutFcn’
, [], ...
’gui_Callback’
, []);
if
nargin && ischar(varargin{
1
})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{
1
});
end
if
nargout
[varargout{
1
:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
end
function
main_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
handles.output = hObject;
% Update handles structure
guidata(hObject, handles);
end
% --- Outputs from this
function
are returned to the command line.
function
varargout = main_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
% Get default command line output from handles structure
varargout{
1
} = handles.output;
end
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function
edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if
ispc && isequal(get(hObject,
’BackgroundColor’
), get(
0
,
’defaultUicontrolBackgroundColor’
))
set(hObject,
’BackgroundColor’
,
’white’
);
end
end
?? 運(yùn)行結(jié)果
平均絕對(duì)誤差mae為： 0.0059657
均方誤差mse為： 7.2141e-05
均方誤差根rmse為： 0.0084936
平均絕對(duì)百分比誤差mape為： 1.6482 %
擬合優(yōu)度/關(guān)聯(lián)系數(shù)R為： 0.91847
平均絕對(duì)誤差mae為： 0.0025523
均方誤差mse為： 1.4406e-05
均方誤差根rmse為： 0.0037955
平均絕對(duì)百分比誤差mape為： 0.70295 %
擬合優(yōu)度/關(guān)聯(lián)系數(shù)R為： 0.98474
參考文獻(xiàn)
[1] 王旭,廖濤,張順香.基于CNN-LSTM網(wǎng)絡(luò)的在線(xiàn)多任務(wù)銷(xiāo)售預(yù)測(cè)模型[J].阜陽(yáng)師范學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）, 2021(002):038.
[2] 趙建利,白格平,李英俊,等.基于CNN-LSTM的短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)[J].自動(dòng)化儀表, 2020, 41(5):5.DOI:CNKI:SUN:ZDYB.0.2020-05-009.
[3] 方巍,龐林,易偉楠,等.一種利用注意力機(jī)制改進(jìn)的卷積長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)時(shí)空序列預(yù)測(cè)方法:CN202011464171.1[P].CN112418409B[2024-04-02].
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1 各類(lèi)智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用
生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線(xiàn)調(diào)度、充電優(yōu)化、車(chē)間調(diào)度、發(fā)車(chē)優(yōu)化、水庫(kù)調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車(chē)間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化、背包問(wèn)題、 風(fēng)電場(chǎng)布局、時(shí)隙分配優(yōu)化、 最佳分布式發(fā)電單元分配、多階段管道維修、 工廠(chǎng)-中心-需求點(diǎn)三級(jí)選址問(wèn)題、 應(yīng)急生活物質(zhì)配送中心選址、 基站選址、 道路燈柱布置、 樞紐節(jié)點(diǎn)部署、 輸電線(xiàn)路臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)裝置、 集裝箱船配載優(yōu)化、 機(jī)組優(yōu)化、 投資優(yōu)化組合、云服務(wù)器組合優(yōu)化、 天線(xiàn)線(xiàn)性陣列分布優(yōu)化、 CVRP問(wèn)題、VRPPD問(wèn)題、多中心VRP問(wèn)題、多層網(wǎng)絡(luò)的VRP問(wèn)題、 多中心多車(chē)型的VRP問(wèn)題、 動(dòng)態(tài)VRP問(wèn)題、雙層車(chē)輛路徑規(guī)劃（2E-VRP）、充電車(chē)輛路徑規(guī)劃（EVRP）、油電混合車(chē)輛路徑規(guī)劃、 混 合流水車(chē)間問(wèn)題、 訂單拆分調(diào)度問(wèn)題、 公交車(chē)的調(diào)度排班優(yōu)化問(wèn)題、航班擺渡車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題、 選址路徑規(guī)劃問(wèn)題
2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面
2.1 bp時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)
2.2 ENS聲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量機(jī)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)
2.4 CNN/TCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM極限學(xué)習(xí)機(jī)系列 時(shí)序、回歸 預(yù)測(cè)和分類(lèi)
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU門(mén)控神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時(shí)序、回歸 預(yù)測(cè)和分類(lèi)
2.7 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/長(zhǎng)短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)
2.9 RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)