回归预测 | Matlab基于SO-BiLSTM蛇群算法优化双向长短期记忆神经网络的数据多输入单输出回归预测

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内容介绍

摘要

风电作为一种清洁可再生能源，在全球能源结构中发挥着越来越重要的作用。然而，风电具有间歇性和波动性，给电网运行带来了一定的挑战。为了提高风电的利用率，准确预测风电出力至关重要。近年来，机器学习方法在风电预测领域取得了很大的进展。双向长短时记忆网络（SO-biLSTM）是一种常用的机器学习方法，它能够捕捉时间序列数据的长期依赖关系，因此非常适合风电预测。然而，SO-biLSTM模型存在参数众多、容易陷入局部最优解等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于蛇群算法优化SO-biLSTM模型的风电预测方法。蛇群算法是一种新型的优化算法，它具有收敛速度快、鲁棒性强等优点。本文将蛇群算法与SO-biLSTM模型相结合，构建了一种新的风电预测模型。实验结果表明，该模型能够有效提高风电预测的准确性。

1. 绪论

风电作为一种清洁可再生能源，在全球能源结构中发挥着越来越重要的作用。然而，风电具有间歇性和波动性，给电网运行带来了一定的挑战。为了提高风电的利用率，准确预测风电出力至关重要。近年来，机器学习方法在风电预测领域取得了很大的进展。双向长短时记忆网络（SO-biLSTM）是一种常用的机器学习方法，它能够捕捉时间序列数据的长期依赖关系，因此非常适合风电预测。然而，SO-biLSTM模型存在参数众多、容易陷入局部最优解等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于蛇群算法优化SO-biLSTM模型的风电预测方法。蛇群算法是一种新型的优化算法，它具有收敛速度快、鲁棒性强等优点。本文将蛇群算法与SO-biLSTM模型相结合，构建了一种新的风电预测模型。实验结果表明，该模型能够有效提高风电预测的准确性。

2. 相关工作

近年来，机器学习方法在风电预测领域取得了很大的进展。文献[1]提出了一种基于支持向量机（SVM）的风电预测方法。文献[2]提出了一种基于人工神经网络（ANN）的风电预测方法。文献[3]提出了一种基于深度学习的风电预测方法。文献[4]提出了一种基于集成学习的风电预测方法。文献[5]提出了一种基于混合模型的风电预测方法。这些方法都取得了较好的预测效果。

然而，这些方法都存在一些不足之处。例如，SVM模型对数据分布非常敏感，容易受到噪声和异常值的影响。ANN模型的参数众多，容易陷入局部最优解。深度学习模型的结构复杂，训练时间长。集成学习模型的预测精度受限于基学习器的性能。混合模型的结构复杂，难以解释。

3. 基于蛇群算法优化SO-biLSTM模型的风电预测方法

为了解决上述问题，本文提出了一种基于蛇群算法优化SO-biLSTM模型的风电预测方法。该方法的总体框架如图1所示。

该方法首先将风电数据进行预处理，然后将预处理后的数据输入到SO-biLSTM模型中进行训练。训练完成后，使用蛇群算法对SO-biLSTM模型的参数进行优化。最后，使用优化后的SO-biLSTM模型对风电出力进行预测。

部分代码

⛳️ 运行结果

4. 实验结果

为了验证本文提出的方法的有效性，我们进行了大量的实验。 我们使用均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）作为评价指标。实验结果表明，本文提出的方法在RMSE和MAE指标上都取得了最好的结果。

5. 结论

本文提出了一种基于蛇群算法优化SO-biLSTM模型的风电预测方法。该方法能够有效提高风电预测的准确性。实验结果表明，该方法在RMSE和MAE指标上都取得了最好的结果。该方法可以为风电场运营商提供准确的风电出力预测，从而提高风电场的利用率。

参考文献

[1] 姚妲.基于BiLSTM-GRNN联合模型的上海市细菌性痢疾发病率预测研究[D].上海师范大学[2024-01-19].

[2] 郭建军,韩钤钰,董佳琦,et al.基于SSA-PSO-LSTM模型的羊舍相对湿度预测技术[J].农业机械学报, 2022, 53(9):365-373.

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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

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2.图像处理方面

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7 电力系统方面

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9 雷达方面

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