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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)線傳感器 ? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號(hào)處理 ? ? ? ? ? ? ?圖像處理 ? ? ? ? ? ? ? 路徑規(guī)劃 ? ? ? 元胞自動(dòng)機(jī) ? ? ? ?無(wú)人機(jī)?

?? 內(nèi)容介紹

風(fēng)力發(fā)電是一種可再生能源，具有廣闊的發(fā)展前景。然而，風(fēng)力發(fā)電的不穩(wěn)定性和難以預(yù)測(cè)性使得風(fēng)力發(fā)電的效率和經(jīng)濟(jì)性受到了很大的挑戰(zhàn)。因此，研究風(fēng)力發(fā)電的預(yù)測(cè)算法是非常有必要的。

在風(fēng)力發(fā)電的預(yù)測(cè)中，通常需要考慮多個(gè)因素，如風(fēng)速、風(fēng)向、溫度、濕度等。因此，需要使用多輸入單輸出的回歸預(yù)測(cè)算法。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)在多輸入單輸出的回歸預(yù)測(cè)問(wèn)題上表現(xiàn)出了很好的效果。

本文提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合注意力機(jī)制的長(zhǎng)短記憶網(wǎng)絡(luò)CNN-LSTM-Attention實(shí)現(xiàn)風(fēng)電功率多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)算法。該算法結(jié)合了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短記憶網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制，能夠有效地提取輸入特征和建立時(shí)序關(guān)系，并對(duì)輸入特征進(jìn)行加權(quán)處理，從而提高預(yù)測(cè)精度。

具體來(lái)說(shuō)，該算法首先使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，然后使用長(zhǎng)短記憶網(wǎng)絡(luò)建立時(shí)序關(guān)系，最后使用注意力機(jī)制對(duì)輸入特征進(jìn)行加權(quán)處理。在實(shí)驗(yàn)中，我們使用了風(fēng)速、風(fēng)向、溫度和濕度作為輸入特征，使用了風(fēng)電功率作為輸出。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與其他常用的預(yù)測(cè)算法相比，該算法具有更好的預(yù)測(cè)精度。例如，在使用風(fēng)速、風(fēng)向、溫度和濕度作為輸入特征時(shí)，該算法的均方根誤差（RMSE）為4.56，相對(duì)誤差（MAPE）為6.72%。此外，該算法還具有較好的穩(wěn)定性和泛化能力。

總之，本文提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合注意力機(jī)制的長(zhǎng)短記憶網(wǎng)絡(luò)CNN-LSTM-Attention實(shí)現(xiàn)風(fēng)電功率多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)算法。該算法具有較好的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性，可以為風(fēng)力發(fā)電的預(yù)測(cè)和控制提供參考。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報(bào)警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開(kāi)啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集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);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );

?? 運(yùn)行結(jié)果

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?? 參考文獻(xiàn)

[1] 袁紅春,高子玥,張?zhí)祢?基于改進(jìn)的XGBoost模型預(yù)測(cè)南太平洋長(zhǎng)鰭金槍魚(yú)資源豐度[J].海洋湖沼通報(bào), 2022(2):9.DOI:10.13984/j.cnki.cn37-1141.2022.02.015.

[2] 孔建國(guó),李亞彬,張時(shí)雨,等.基于CNN-LSTM-attention模型航跡預(yù)測(cè)研究[J].航空計(jì)算技術(shù), 2023, 53(1):1-5.

?? 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)，若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除

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1 各類智能優(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

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車(chē)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測(cè)、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問(wèn)題（TSP）、車(chē)輛路徑問(wèn)題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題、車(chē)輛協(xié)同無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車(chē)間布局優(yōu)化

4 無(wú)人機(jī)應(yīng)用方面

無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)控制、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)任務(wù)分配、無(wú)人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無(wú)線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號(hào)處理方面

信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置

8 元胞自動(dòng)機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長(zhǎng)

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合