【LSTM回归预测】基于斑马算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络ZOA-CNN-LSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测附matlab代码

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🔥 内容介绍

摘要

风电功率预测是风电场安全稳定运行的关键技术之一。本文提出了一种基于斑马算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络（ZOA-CNN-LSTM-Attention）的风电功率多输入单输出回归预测模型。该模型利用卷积神经网络提取风电功率序列的时间局部特征，并使用长短记忆网络学习序列的长期依赖关系。此外，注意力机制被引入到模型中，以增强模型对重要特征的关注。斑马算法用于优化模型超参数，以提高预测精度。实验结果表明，所提出的模型在风电功率预测任务上表现出优异的性能，优于其他基准模型。

1. 引言

风电作为一种可再生能源，因其清洁、环保和可持续性而受到广泛关注。然而，风电功率具有间歇性和波动性，给电网稳定运行带来挑战。因此，准确的风电功率预测对于风电场的安全稳定运行至关重要。

传统的风电功率预测方法主要基于统计模型和物理模型。统计模型通过对历史数据进行统计分析来预测风电功率，而物理模型则基于风电场的气象条件和风机特性进行预测。然而，这些方法在处理风电功率序列的非线性、非平稳性和高维性方面存在局限性。

近年来，深度学习技术在风电功率预测领域得到了广泛应用。深度学习模型能够自动从数据中学习复杂特征，并对非线性数据进行建模。

2. ZOA-CNN-LSTM-Attention模型

所提出的ZOA-CNN-LSTM-Attention模型由以下几个模块组成：

• **卷积神经网络（CNN）：**CNN用于提取风电功率序列的时间局部特征。CNN由多个卷积层和池化层组成。卷积层使用卷积核对输入数据进行卷积操作，提取局部特征。池化层对卷积层的输出进行下采样，减少特征维度。

• **长短记忆网络（LSTM）：**LSTM是一种循环神经网络，能够学习序列的长期依赖关系。LSTM由输入门、遗忘门和输出门组成。输入门控制新信息的输入，遗忘门控制旧信息的遗忘，输出门控制输出信息的生成。

• **注意力机制：**注意力机制用于增强模型对重要特征的关注。注意力机制通过计算特征权重，对特征进行加权求和，得到一个加权特征向量。加权特征向量中权重较大的特征表示模型更关注的特征。

• **斑马算法（ZOA）：**斑马算法是一种基于斑马群体行为的优化算法。ZOA算法通过模拟斑马群体觅食、警戒和社交行为，优化模型超参数。

📣 部分代码

function modulator = getModulator(modType, sps, fs)%getModulator Modulation function selector%   MOD = getModulator(TYPE,SPS,FS) returns the modulator function handle%   MOD based on TYPE. SPS is the number of samples per symbol and FS is%   the sample rate.​switch modType  case "BPSK"    modulator = @(x)bpskModulator(x,sps);  case "QPSK"    modulator = @(x)qpskModulator(x,sps);  case "8PSK"    modulator = @(x)psk8Modulator(x,sps);  case "16QAM"    modulator = @(x)qam16Modulator(x,sps);  case "64QAM"    modulator = @(x)qam64Modulator(x,sps);  case "GFSK"    modulator = @(x)gfskModulator(x,sps);  case "CPFSK"    modulator = @(x)cpfskModulator(x,sps);  case "PAM4"    modulator = @(x)pam4Modulator(x,sps);  case "B-FM"    modulator = @(x)bfmModulator(x, fs);  case "DSB-AM"    modulator = @(x)dsbamModulator(x, fs);  case "SSB-AM"    modulator = @(x)ssbamModulator(x, fs);endend​function src = getSource(modType, sps, spf, fs)%getSource Source selector for modulation types%    SRC = getSource(TYPE,SPS,SPF,FS) returns the data source%    for the modulation type TYPE, with the number of samples%    per symbol SPS, the number of samples per frame SPF, and%    the sampling frequency FS.​switch modType  case {"BPSK","GFSK","CPFSK"}    M = 2;    src = @()randi([0 M-1],spf/sps,1);  case {"QPSK","PAM4"}    M = 4;    src = @()randi([0 M-1],spf/sps,1);  case "8PSK"    M = 8;    src = @()randi([0 M-1],spf/sps,1);  case "16QAM"    M = 16;    src = @()randi([0 M-1],spf/sps,1);  case "64QAM"    M = 64;    src = @()randi([0 M-1],spf/sps,1);  case {"B-FM","DSB-AM","SSB-AM"}    src = @()getAudio(spf,fs);endend

⛳️ 运行结果

3. 实验结果

本文使用真实的风电功率数据集对所提出的模型进行了评估。实验结果表明，ZOA-CNN-LSTM-Attention模型在预测精度和鲁棒性方面均优于其他基准模型。

4. 结论

本文提出了一种基于斑马算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络（ZOA-CNN-LSTM-Attention）的风电功率多输入单输出回归预测模型。该模型利用CNN提取时间局部特征，LSTM学习长期依赖关系，注意力机制增强对重要特征的关注，ZOA算法优化模型超参数。实验结果表明，所提出的模型在风电功率预测任务上表现出优异的性能，为风电场安全稳定运行提供了有力支撑。

🔗 参考文献

[1] 魏健,赵红涛,刘敦楠,等.基于注意力机制的CNN-LSTM短期电力负荷预测方法[J].华北电力大学学报：自然科学版, 2021, 48(1):6.DOI:10.3969/j.ISSN.1007-2691.2021.01.05.

[2] 程艳,张波,姚中原,等.基于DAM与CNN-LSTM-XGBoost的海上风电功率并行预测[J].软件导刊, 2023, 22(7):27-31.

[3] 李远博,王海瑞,叶鑫,et al.基于并行CNN-Self attention&LSTM的锂电池RUL间接预测[J].化工自动化及仪表, 2023, 50(4):486-492.

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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

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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

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