Matlab实现CPO-CNN-LSTM-Attention冠豪猪优化卷积长短期记忆神经网络SE注意力机制多变量回归预测

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内容介绍

风电功率预测对于电网稳定运行和可再生能源消纳至关重要。本文提出了一种基于豪猪算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络（CPO-CNN-LSTM-Attention）模型，用于风电功率多输入单输出回归预测。该模型结合了卷积神经网络（CNN）的特征提取能力、长短记忆网络（LSTM）的时序建模能力和注意力机制的重点关注能力，并通过豪猪算法对模型参数进行优化，提高预测精度。

1. 引言

风电作为一种清洁可再生能源，其不稳定性给电网运行带来挑战。准确的风电功率预测对于电网调度、储能系统优化和可再生能源消纳具有重要意义。传统的风电功率预测方法主要基于统计模型，如自回归滑动平均（ARIMA）模型和支持向量机（SVM）模型，但这些模型难以捕捉风电功率的非线性变化和时序特征。

近年来，深度学习在风电功率预测领域得到了广泛应用。卷积神经网络（CNN）可以提取时序数据的局部特征，长短记忆网络（LSTM）可以建模时序数据的长期依赖关系。注意力机制可以重点关注输入序列中与预测目标相关的重要特征。

2. CPO-CNN-LSTM-Attention模型

本文提出的CPO-CNN-LSTM-Attention模型由以下部分组成：

• **卷积神经网络（CNN）层：**提取时序数据的局部特征。

• **长短记忆网络（LSTM）层：**建模时序数据的长期依赖关系。

• **注意力机制：**重点关注与预测目标相关的重要特征。

• **豪猪算法：**优化模型参数，提高预测精度。

2.1 卷积神经网络（CNN）层

CNN层采用一维卷积核对输入时序数据进行卷积操作，提取局部特征。卷积核的大小和数量可以根据实际情况进行调整。

2.2 长短记忆网络（LSTM）层

LSTM层采用门控循环单元（GRU）作为基本单元，可以有效地建模时序数据的长期依赖关系。LSTM层堆叠多个层，以增强模型的学习能力。

2.3 注意力机制

注意力机制采用点积注意力机制，计算输入时序数据中每个时间步与预测目标之间的相似度，并根据相似度对输入时序数据进行加权求和，得到与预测目标相关的重点特征。

2.4 豪猪算法

豪猪算法是一种基于群体智能的优化算法，模拟豪猪群体在避免碰撞的情况下寻找食物的行为。本文采用豪猪算法对CPO-CNN-LSTM-Attention模型的参数进行优化，包括学习率、卷积核大小、LSTM层数等。

3. 实验结果

本文使用真实的风电场数据对CPO-CNN-LSTM-Attention模型进行实验验证。实验结果表明，该模型在预测精度和鲁棒性方面均优于传统的统计模型和深度学习模型。

4. 结论

本文提出的CPO-CNN-LSTM-Attention模型通过结合卷积神经网络、长短记忆网络、注意力机制和豪猪算法，有效地提高了风电功率多输入单输出回归预测的精度。该模型为风电功率预测提供了一种新的思路，具有广阔的应用前景。

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

参考文献

[1] 姚越,刘达.基于注意力机制的卷积神经网络-长短期记忆网络的短期风电功率预测[J].现代电力, 2022(002):039.

[2] 邵星,曹洪宇,王翠香,等.一种基于注意力机制的VMD-CNN-LSTM短期风电功率预测方法:CN202211414113.7[P].CN115907120A[2024-03-30].

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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

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 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

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

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