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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

在風(fēng)能行業(yè)中，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)風(fēng)電發(fā)電量對(duì)于優(yōu)化風(fēng)電發(fā)電計(jì)劃和電網(wǎng)調(diào)度至關(guān)重要。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，長(zhǎng)短時(shí)記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中取得了顯著的成果。本文將介紹一種基于鵜鶘算法優(yōu)化的雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶（POA-biLSTM）風(fēng)電數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)算法，并與傳統(tǒng)的LSTM模型進(jìn)行對(duì)比。

在傳統(tǒng)的LSTM模型中，只考慮了單向的時(shí)間依賴關(guān)系，這可能導(dǎo)致模型在預(yù)測(cè)風(fēng)電發(fā)電量時(shí)存在一定的誤差。為了解決這個(gè)問(wèn)題，我們引入了雙向LSTM模型。雙向LSTM模型可以同時(shí)考慮過(guò)去和未來(lái)的時(shí)間信息，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)風(fēng)電發(fā)電量。

然而，傳統(tǒng)的LSTM模型和雙向LSTM模型都存在一些問(wèn)題。首先，它們對(duì)于模型的超參數(shù)選擇非常敏感，不同的參數(shù)設(shè)置可能導(dǎo)致不同的預(yù)測(cè)結(jié)果。其次，它們?cè)谔幚泶笠?guī)模風(fēng)電數(shù)據(jù)時(shí)的計(jì)算效率較低，訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)。

為了解決這些問(wèn)題，我們提出了一種基于鵜鶘算法優(yōu)化的POA-biLSTM風(fēng)電數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)算法。鵜鶘算法是一種基于群體智能的優(yōu)化算法，通過(guò)模擬鵜鶘覓食行為來(lái)尋找最優(yōu)解。我們將鵜鶘算法應(yīng)用于POA-biLSTM模型中，通過(guò)優(yōu)化模型的超參數(shù)選擇和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高了模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

為了驗(yàn)證我們的算法的有效性，我們使用了實(shí)際的風(fēng)電數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，POA-biLSTM模型相比傳統(tǒng)的LSTM模型和雙向LSTM模型，在預(yù)測(cè)風(fēng)電發(fā)電量時(shí)具有更高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。此外，通過(guò)鵜鶘算法的優(yōu)化，我們的模型在計(jì)算效率上也得到了顯著的提升。

綜上所述，基于鵜鶘算法優(yōu)化的POA-biLSTM風(fēng)電數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)算法在風(fēng)能行業(yè)中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。它能夠提高風(fēng)電發(fā)電量的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，優(yōu)化風(fēng)電發(fā)電計(jì)劃和電網(wǎng)調(diào)度，從而促進(jìn)可再生能源的發(fā)展和利用。我們相信，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展和優(yōu)化，POA-biLSTM模型將在風(fēng)能行業(yè)中發(fā)揮更大的作用。

?? 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

?? 參考文獻(xiàn)

[1] 章志晃,徐啟峰,林穿.基于SSA-BiLSTM-AM的短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)[J].國(guó)外電子測(cè)量技術(shù), 2023.

[2] 朱彬如,萬(wàn)相奎,金志堯,等.運(yùn)用雙向長(zhǎng)短期記憶模型的心拍分類算法[J].華僑大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版, 2021.DOI:10.11830/ISSN.1000-5013.202007019.

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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、車間調(diào)度、發(fā)車優(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