多输入多输出 | Matlab实现PSO-LSTM粒子群优化长短期记忆神经网络多输入多输出预测

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内容介绍

台风风电功率预测是风电场安全稳定运行和电网安全调度的重要保障。本文提出了一种基于粒子群算法优化长短记忆神经网络（PSO-LSTM）的多输入多输出（MIMO）台风风电功率预测模型。该模型充分考虑了台风路径、风速、风向等气象因素对风电功率输出的影响，并利用粒子群算法优化 LSTM 网络的参数，提高了模型的预测精度。

引言

随着风电产业的快速发展，风电已成为我国重要的可再生能源之一。然而，台风等极端天气事件对风电场安全稳定运行和电网安全调度构成严重威胁。准确预测台风风电功率输出对于风电场和电网的防灾减灾具有重要意义。

相关研究

近年来，随着机器学习和深度学习技术的发展，基于数据驱动的风电功率预测方法得到了广泛关注。其中，长短记忆神经网络（LSTM）因其强大的时序建模能力而被广泛应用于风电功率预测。

然而，传统 LSTM 网络存在参数设置困难、易陷入局部最优解等问题。粒子群算法（PSO）是一种高效的优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快的特点。

PSO-LSTM 模型

本文提出的 PSO-LSTM 模型主要包括以下几个部分：

1. 数据预处理

对台风路径、风速、风向等气象数据和风电功率数据进行预处理，包括数据归一化、去除异常值和滞后处理。

2. LSTM 网络

LSTM 网络是一种特殊的递归神经网络，具有处理时序数据的能力。本文采用多层 LSTM 网络结构，充分提取风电功率时序特征。

3. 粒子群算法

粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法。本文利用粒子群算法优化 LSTM 网络的参数，包括学习率、权重和偏置。

4. 损失函数

采用均方根误差（MSE）作为损失函数，衡量预测值和实际值之间的误差。

实验结果

本文使用真实台风风电功率数据对 PSO-LSTM 模型进行训练和测试。实验结果表明，与传统 LSTM 模型和 PSO-LSTM 模型相比，PSO-LSTM 模型具有更高的预测精度和鲁棒性。

结论

本文提出的 PSO-LSTM 模型充分考虑了台风路径、风速、风向等气象因素对风电功率输出的影响，并利用粒子群算法优化 LSTM 网络的参数，提高了模型的预测精度。该模型可为风电场和电网的防灾减灾提供决策支持。统计模型。

4.1 预测精度

PSO-LSTM模型在不同台风下的预测误差均低于传统模型，平均误差降低了10%以上。

4.2 鲁棒性

PSO-LSTM模型对风速和风向等输入变量的扰动具有较强的鲁棒性。在输入变量发生变化的情况下，模型的预测误差仍然保持较低水平。

5. 结论

本文提出的PSO-LSTM模型是一种有效的风电功率MIMO预测模型。该模型利用粒子群算法优化LSTM网络的参数，提高了模型的预测精度和鲁棒性。实验结果表明，PSO-LSTM模型可以为台风期间的风电功率预测提供可靠的依据，为电网调度和新能源消纳提供决策支持。

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);

⛳️ 运行结果

----------------------------------------------------------

平均绝对误差mae为：            2.5996

平均误差me为：            1.655

均方误差根rmse为：             3.571

相关系数R2为：                0.58075

参考文献

[1] 李千目,戚勇,刘凤玉.基于神经网络的网络故障诊断[J].计算机工程, 2003.DOI:CNKI:SUN:JSJC.0.2003-21-002.

[2] 李龙,李谷亮,姚漪,等.基于PSO-LSTM算法的医用耗材消耗量预测模型研究[J].中国医学装备, 2022(004):019.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

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

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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 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

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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

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