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智能優(yōu)化算法 ? ? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測 ? ? ? 雷達(dá)通信 ? ? ?無線傳感器 ? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理 ? ? ? ? ? ? ?圖像處理 ? ? ? ? ? ? ? 路徑規(guī)劃 ? ? ? 元胞自動機(jī) ? ? ? ?無人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

LSTM回歸預(yù)測是一種非常流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它可以用來預(yù)測各種類型的時間序列數(shù)據(jù)。在風(fēng)電行業(yè)中，我們經(jīng)常需要預(yù)測未來的風(fēng)能輸出，這對于能源生產(chǎn)和管理非常重要。在本文中，我們將介紹如何使用減法平均算法來優(yōu)化雙向長短時記憶SABO-biLSTM模型，以提高風(fēng)電數(shù)據(jù)預(yù)測的準(zhǔn)確性。

首先，我們需要了解LSTM回歸預(yù)測的基本原理。LSTM是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它可以處理序列數(shù)據(jù)，并具有記憶功能。這使得LSTM非常適合用于時間序列預(yù)測。在LSTM中，我們使用一個門控機(jī)制來控制信息的流動，這有助于解決梯度消失和梯度爆炸的問題。雙向LSTM可以同時處理正向和反向的輸入序列，從而提高模型的準(zhǔn)確性。

SABO-biLSTM是一種基于雙向LSTM的模型，它可以用于預(yù)測多變量時間序列數(shù)據(jù)。在風(fēng)電數(shù)據(jù)預(yù)測中，我們通常需要考慮多個因素，如風(fēng)速、風(fēng)向、溫度等。SABO-biLSTM可以同時處理這些因素，并給出一個綜合的預(yù)測結(jié)果。

然而，SABO-biLSTM模型存在一些問題。首先，它需要大量的計算資源和時間來訓(xùn)練。其次，它對于輸入數(shù)據(jù)的噪聲和異常值比較敏感，容易出現(xiàn)過擬合的情況。為了解決這些問題，我們可以使用減法平均算法來優(yōu)化模型。

減法平均算法是一種基于數(shù)據(jù)流的算法，它可以動態(tài)地計算數(shù)據(jù)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，并根據(jù)這些統(tǒng)計信息來調(diào)整模型的參數(shù)。這使得模型可以自適應(yīng)地處理噪聲和異常值，并且可以快速地適應(yīng)新的數(shù)據(jù)。在SABO-biLSTM模型中，我們可以使用減法平均算法來動態(tài)地調(diào)整雙向LSTM的參數(shù)，從而提高模型的魯棒性和準(zhǔn)確性。

在實際應(yīng)用中，我們可以將風(fēng)電數(shù)據(jù)輸入到SABO-biLSTM模型中，并使用減法平均算法來優(yōu)化模型。這樣可以得到更加準(zhǔn)確和魯棒的預(yù)測結(jié)果，從而幫助我們更好地管理和生產(chǎn)風(fēng)能。

總之，LSTM回歸預(yù)測是一種非常有用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以用于各種類型的時間序列預(yù)測。在風(fēng)電數(shù)據(jù)預(yù)測中，我們可以使用SABO-biLSTM模型來處理多變量數(shù)據(jù)，并使用減法平均算法來優(yōu)化模型。這將幫助我們更好地管理和生產(chǎn)風(fēng)能，為可持續(xù)能源的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開啟的圖窗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] 樊圍國,陳珂翰.基于浣熊算法優(yōu)化雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的碳價預(yù)測[J].電力科學(xué)與工程, 2023.

[2] 何安明,趙鑫,吳立剛,等.基于雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域電網(wǎng)新能源消納預(yù)測算法[J].電氣技術(shù), 2023, 24(3):23-30.

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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實現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、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

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)編隊、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)輸問題、車輛協(xié)同無人機(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 無人機(jī)應(yīng)用方面

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

5 無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 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強(qiáng)、雷達(dá)信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合