基于卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Adaboost实现风电功率回归预测附matlab实现

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

????个人主页：Matlab科研工作室

????个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击????

智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统

信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机

???? 内容介绍

随着风电行业的快速发展，风电功率的准确预测对于提高风电场的运行效率和经济效益至关重要。近年来，基于深度学习的方法在风电功率预测中取得了显著的成果。本文将介绍一种基于卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Adaboost模型，用于风电功率回归预测。

首先，我们将介绍卷积神经网络（CNN）在风电功率预测中的应用。CNN能够有效地提取时间序列数据中的时空特征，对于风速、风向等影响风电功率的因素进行有效的特征提取。

接下来，我们将介绍长短记忆网络（LSTM）在风电功率预测中的作用。LSTM能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，对于风电功率具有较强的建模能力。

在CNN-LSTM模型的基础上，我们引入注意力机制来进一步提高模型的预测性能。注意力机制能够自动学习输入序列中不同时间步的重要性，从而提高模型对于关键信息的关注程度。

最后，我们将介绍Adaboost算法在模型集成中的作用。Adaboost能够有效地结合多个弱分类器，提高整体模型的预测准确性。

通过将CNN、LSTM、注意力机制和Adaboost算法结合起来，我们提出了一种强大的风电功率回归预测模型。我们将在实际风电场的数据集上进行实验，验证模型的有效性和预测性能。

总之，基于卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Adaboost模型在风电功率回归预测中具有很大的应用前景。希望本文的介绍能够对相关领域的研究人员和工程师有所启发，推动风电功率预测技术的进一步发展。

???? 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集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);​%%  数据归一化[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 );

⛳️ 运行结果

???? 参考文献

[1] 邸浩,赵学军,张自力.基于EEMD-LSTM-Adaboost的商品价格预测[J].统计与决策, 2018(13):5.DOI:10.13546/j.cnki.tjyjc.2018.13.016.

[2] 孟宪伟,唐进君,王喆.考虑换道意图的LSTM-AdaBoost车辆轨迹预测模型[J].计算机工程与应用, 2022, 58(13):280-287.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2111-0052.

[3] 郭久俊.基于LSTM-Adaboost的多晶硅生产的能耗预测[J].计算机应用与软件, 2018, 35(12):6.DOI:CNKI:SUN:JYRJ.0.2018-12-014.

???? 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

????  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

????  私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合