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高分SCI一区秃鹰算法BES-CNN-LSTM-Attention风电功率预测【包含Matlab源码 5587期】.zip

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简介：
所有通过 海神之光 发布的代码均可顺利执行，经过实际测试验证确认其可用性，只需简单替换其中的数据便可使用，特别适合初学者。 1、代码包的内容如下： - 主函数文件：Main.m； - 数据文件； - 调用函数的其他.m 文件；无需进行任何运行操作。 - 运行结果的图形化展示。 第二步，运行代码环境为Matlab 2019b；如果运行过程中出现任何错误，请根据系统提示进行相应的调整；若您在调整过程中遇到困难，可以通过私信向博主寻求帮助。 3、执行操作流程 首先，请将所有相关文件均放置至Matlab的工作目录下； 随后，双击打开除Main.m之外的其他.m文件； 最后，点击“运行”按钮，等待程序完成计算后获取最终结果。 4、仿真咨询 若您需要其他服务，欢迎通过私信与博主联系，或扫描博主博客文章底部所提供的QQ名片。 4.1 完整的C语言代码及资源提供 4.2 期刊文献或相关参考文献的完整复现 4.3 定制化的Matlab程序开发 4.4 科研合作项目支持 针对智能优化算法与CNN-LSTM-Attention模型在风电功率预测领域的应用，我们提供定制程序或科研合作方向： 4.4.1 基于遗传算法（GA）和蚁群算法（ACO）的CNN-LSTM-Attention风电功率预测方案 4.4.2 基于粒子群算法（PSO）和蛙跳算法（SFLA）的CNN-LSTM-Attention风电功率预测方案 4.4.3 基于灰狼算法（GWO）和狼群算法（WPA）的CNN-LSTM-Attention风电功率预测方案 4.4.4 基于鲸鱼算法（WOA）和麻雀算法（SSA）的CNN-LSTM-Attention风电功率预测方案 4.4.5 基于萤火虫算法（FA）和差分算法（DE）的CNN-LSTM-Attention风电功率预测方案

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  • 【SCI一区】基于BES-CNN-LSTM-Attention的风电功率预测模型（含Matlab源码 5587期）.zip
    优质
    本资料提供了一种先进的风电功率预测方法，采用BES-CNN-LSTM-Attention混合架构，并附带详细的Matlab实现代码，适用于深入研究和应用开发。适合科研人员与工程师下载学习。 所有由海神之光上传的代码均可运行且经过验证有效，用户只需替换数据即可使用；适合初学者。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：Main.m； - 数据文件； - 其他调用函数（m文件）；无需单独运行。 - 运行结果效果图展示。 2. 支持的Matlab版本为2019b。若在其他版本中出现错误，请根据提示进行相应修改，或联系博主寻求帮助。 3. 代码运行步骤： 步骤一：将所有文件放置到Matlab当前的工作目录下； 步骤二：打开除Main.m之外的所有m文件（无需单独执行）； 步骤三：运行程序直至获得结果输出。 4. 技术支持与服务咨询 - 提供博客或资源的完整代码提供。 - 期刊或参考文献复现； - Matlab程序定制开发； - 科研合作项目洽谈； 智能优化算法-CNN-LSTM-Attention风电功率预测系列： 4.1 遗传算法GA与蚁群算法ACO结合CNN-LSTM-Attention的风电功率预测。 4.2 粒子群算法PSO及蛙跳算法SFLA应用于CNN-LSTM-Attention框架下的风电功率预测； 4.3 利用灰狼优化器GWO和狼群算法WPA进行基于CNN-LSTM-Attention模型的风电功率预测工作； 4.4 鳄鱼优化（或称鲸鱼）算法WOA及麻雀搜索算法SSA在CNN-LSTM-Attention架构中用于风电功率预测研究。 4.5 萤火虫算法FA和差分进化DE技术结合于基于CNN-LSTM-Attention的风电功率预测模型。
  • 风电功率时间序列预测的鲸鱼算法WOA-CNN-LSTM-Attention模型【附带Matlab源码 5224期】.zip
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    本资源提供一种结合鲸鱼优化算法（WOA）、卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）及注意力机制的创新风电功率时间序列预测模型。包含详细代码实现，助您深入理解并应用该技术方案。 海神之光上传的全部代码均可运行，并且经过测试确认有效，只需更换数据即可使用；适合初学者。 1、代码压缩包内容： - 主函数：Main .m； - 数据文件； - 调用其他功能的.m文件（无需单独运行）； - 运行结果效果图展示； 2、支持的Matlab版本为2019b，如在使用过程中遇到问题，请根据提示进行修改。如有疑问或需要帮助，可以联系博主。 3、操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置于Matlab当前工作目录中； - 步骤二：双击打开除Main.m之外的其他m文件； - 步骤三：点击运行按钮，等待程序执行完毕以获取结果； 4. 仿真咨询 如需进一步的服务或合作，请联系博主。 具体服务包括但不限于： 4.1 提供博客或资源中的完整代码； 4.2 基于期刊或参考文献的复现工作； 4.3 Matlab程序定制开发； 4.4 科研项目协作； 智能优化算法与卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络（AOA-CNN-LSTM-Attention）在风电功率时间序列预测中的应用，包括但不限于以下方向： 4.4.1 遗传算法GA、蚁群算法ACO用于优化上述组合模型； 4.4.2 粒子群算法PSO和蛙跳算法SFLA应用于该组合模型的优化； 4.4.3 利用灰狼算法GWO及狼群算法WPA进行优化处理； 4.4.4 鲸鱼算法WOA与麻雀搜索算法SSA用于上述网络结构的改进； 4.4.5 采用萤火虫算法FA和差分进化DE来优化该模型架构； 4.4.6 其他智能优化策略应用于AOA-CNN-LSTM-Attention风电功率预测系统开发。
  • 【风电功率预测】基于EMD优化LSTM的风电功率预测方法【含Matlab源码 1402期】.zip
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    本资源提供了一种结合经验模态分解（EMD）与长短期记忆网络（LSTM）进行风电功率预测的方法，并附带MATLAB实现代码，适用于深入研究和应用开发。 EMD优化LSTM风电功率预测（含Matlab源码）.zip
  • 秃鹰优化算法(BES)及其智能应用(含源码)
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    本书《秃鹰优化算法(BES)及其智能应用》深入探讨了一种新型的元启发式算法——秃鹰优化算法，详细介绍了该算法的设计原理、数学模型以及多种应用场景，并提供了实用的源代码供读者实践学习。 BES是一种基于秃鹰觅食行为的优化算法，旨在解决各种优化问题。该算法模仿了秃鹰寻找猎物的过程，并结合随机搜索与逐步优化的特点，以高效地找到最优解为目标。 具体来说，BES算法包括三个主要部分：选择搜索空间、在选定的空间内进行搜索以及俯冲捕获猎物。 首先是**选择搜索空间**阶段，在这一过程中，算法模拟了秃鹰根据目标（即问题的优化目标）的选择行为。这涉及到确定哪些区域和方向最为重要，并据此来设置搜索范围。 接着是**搜寻空间内的猎物**阶段，在选定的空间内，BES模仿秃鹰寻找食物的行为，通过不断调整策略并缩小搜索范围以提高找到最优解的可能性。 最后一步为**俯冲捕获猎物**过程。这一部分模拟了秃鹰从高空快速下降捕捉目标的情景，也是算法收敛到最终答案的关键步骤，在这阶段中，BES利用之前收集的信息迅速定位最佳解决方案。
  • 【风电功率预测】基于BP神经网络的风电功率预测【含Matlab源码 399期】.zip
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    本资源提供了一种基于BP（反向传播）神经网络进行风电功率预测的方法，并包含详细的Matlab实现代码，适用于学术研究和工程应用。 【风电功率预测】BP神经网络风电功率预测【含Matlab源码 399期】.zip
  • 基于CNN-LSTM-Attention的时间序列预测程序，具有高精度，适用于风电功率预测
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    本项目开发了一种结合CNN、LSTM和Attention机制的深度学习模型，专门用于风电功率的时间序列预测。该模型通过提取复杂特征并聚焦关键时间点，实现了高精度预测效果，在实际应用中表现出色。 基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序具有很高的预测精度，并且适用于风电功率预测、电力负荷预测等多种场景。该程序标记注释清晰，可以直接更换数据进行运行。此外，代码实现了训练与测试精度分析。 这段程序的主要功能是一个基于CNN-LSTM-Attention神经网络的预测模型。下面逐步解释其工作原理和操作流程： 1. 导入所需的库： - `matplotlib.pyplot`：用于绘图。 - `pandas.DataFrame` 和 `pandas.concat`：用于数据处理。 - `sklearn.preprocessing.MinMaxScaler`：用于数据归一化。 - `sklearn.metrics.mean_squared_error` 和 `sklearn.metrics.r2_score`：评估模型性能的指标。 - `keras`：构建神经网络模型所需库。 - `numpy`：进行数值计算的工具包。 - `math.sqrt`：用于计算平方根值。 - 自定义注意力机制模块。 2. 定义一个函数mae_value(y_true, y_pred)，该函数用于计算预测结果与真实值之间的平均绝对误差（MAE）。
  • 基于高斯混合模型与CNN-BiLSTM-Attention的风电场短期功率预测（含Matlab及Python完整源码和数据）
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    本研究采用高斯混合模型结合CNN-BiLSTM-Attention架构进行风电场短期功率预测，提供详尽的Matlab和Python代码及数据集。 本段落介绍了一种结合高斯混合模型聚类与CNN-BiLSTM-Attention的风电场短期功率预测方法。该方法通过分析数据分布特征，并利用GMM（高斯混合模型）将大型风电场划分为若干机组群，然后使用贝叶斯信息准则指标来确定最优分组方案。最后采用基于CNN-BiLSTM-Attention的方法进行功率预测，以验证所提聚类方法的有效性及优越性。 具体步骤如下： 1. 运行data_process.m脚本生成cluster.csv文件； 2. 使用main.py执行预测任务，输出结果和图片至results文件夹内； 3. 最后运行result_analysis.m对数据进行分析。 Python部分采用Keras框架实现。
  • 基于高斯混合模型的CNN-BiLSTM-Attention风电场短期功率预测方法及Python与Matlab代码实现
    优质
    本研究提出了一种结合高斯混合模型、CNN-BiLSTM-Attention架构的风电场短期功率预测方法，并提供了Python和Matlab的代码实现。 基于高斯混合模型聚类的CNN-BiLSTM-Attention风电场短期功率预测方法（Python和Matlab代码实现）