基于Matlab的灰狼算法优化LSTM风电功率预测
随着可再生能源的快速发展，风能作为一种重要的清洁能源形式变得越来越受关注。风电功率预测在风电场的运营和调度中起着关键作用。然而，由于风速的不稳定性和不确定性，精确地预测风电功率仍然具有一定的挑战性。为了提高风电功率预测的准确性，本文将介绍一种基于Matlab的灰狼算法优化LSTM（长短期记忆）模型的方法。
LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），在序列数据建模方面具有出色的性能。它通过使用门控单元来记忆和遗忘信息，从而能够有效地处理长期依赖关系。然而，LSTM模型需要调整许多超参数，如网络结构、学习率和迭代次数，以获得最佳的预测结果。为了解决这个问题，我们将引入灰狼算法作为LSTM模型的优化器。
首先，我们需要准备用于训练和测试的风电功率数据集。这个数据集应包含历史的风速和对应的风电功率值。在这里，我们使用一个示例数据集来说明方法。接下来，我们将使用Matlab来实现灰狼算法优化LSTM模型。
% 导入数据集并进行预处理
data = load('wind_power_dataset.csv');
X =
