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基于LSTM算法的MATLAB短期风速预测模型 LSTM-regression-master.rar

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简介：
本资源提供了一种基于长短时记忆网络（LSTM）的MATLAB实现方案，用于进行短期风速预测。通过下载包内的代码和文档，用户可以深入理解并应用该预测模型，以提高对风能发电等领域的预报精度。 基于LSTM算法在MATLAB中对短期风速进行了预测。

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  • 基于LSTM算法的MATLAB短期风速预测模型 LSTM-regression-master.rar
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    本资源提供了一个基于长短期记忆网络（LSTM）的Matlab代码包，用于建立并应用一个短期风速预测模型。该模型通过历史数据学习复杂时间序列模式，并进行未来风速值的精准预测。包含所有必要的函数和文档以实现从数据预处理到模型训练及评估的过程。 基于LSTM算法，在MATLAB环境中对短期风速进行了预测。
     
  • 基于LSTM算法的MATLAB短期风速预测模型 LSTM-regression-master.rar
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    本资源提供了一种基于长短时记忆网络（LSTM）的MATLAB实现方案，用于进行短期风速预测。通过下载包内的代码和文档，用户可以深入理解并应用该预测模型，以提高对风能发电等领域的预报精度。 基于LSTM算法在MATLAB中对短期风速进行了预测。
     
  • 基于QPSO-LSTM的短期风电负荷预测的MATLAB程序
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    本简介介绍了一种结合量子行为粒子群优化(QPSO)与长短期记忆网络(LSTM)的算法，用于实现短期风电负荷预测。通过在MATLAB平台上的编程实践，该方法有效提升了预测精度和稳定性。 传统的LSTM神经网络超参数和拓扑结构通常依赖于经验和试验来确定，这种方法容易受到人为因素的限制，并且可能无法找到最佳的网络配置。优化算法可以对LSTM神经网络进行训练，以确定最优的网络参数及合适的超参数，从而提升其性能表现。本段落采用PSO（粒子群优化）和QPSO（量子行为粒子群优化）两种方法来调整LSTM模型中的拓扑结构、迭代次数以及学习率等关键因素，旨在为风电负荷预测找到最适配的数据处理方案，并重新训练LSTM网络用于实际应用中风力发电的负载预测。尽管PSO-LSTM和QPSO-LSTM在算法原理上有区别，但它们在网络构建的具体步骤上基本一致。
     
  • 基于LSTM的短期光伏发电预测算法.zip
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    本项目提供了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的短期光伏发电功率预测方法。通过分析历史气象数据和发电量，模型能够有效预测未来几小时内的光伏输出，为电力调度与管理提供决策支持。 数据包括历史光伏逆变器记录。首先使用pycaret筛选模型，然后利用tensorflow-keras框架构建LSTM网络以完成光伏发电预测。
     
  • 基于Attention-BiLSTM-LSTM模型的短期电力负荷预测方法.pdf
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    本文提出了一种基于Attention-BiLSTM-LSTM架构的短期电力负荷预测方法，通过结合注意力机制和双向长短期记忆网络，提高了预测精度。 本段落介绍了一种基于Attention-BiLSTM-LSTM神经网络的短期电力负荷预测方法。该研究旨在通过改进的深度学习架构提高电力系统中的短期负载预测准确性，从而帮助电网运营商更好地进行资源配置与调度。文中详细探讨了模型的设计原理及其在实际数据集上的应用效果，并与其他传统及现代的方法进行了比较分析。研究表明，所提出的Attention-BiLSTM-LSTM框架能够有效捕捉时间序列中复杂的非线性关系和长期依赖特性，在预测精度方面表现出显著优势。
     
  • 基于LSTM的预测模型
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    本研究提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的预测模型，旨在提高序列数据预测准确性，适用于时间序列分析等领域。 采用LSTM神经网络可以基于时间线进行数据预测，包括股票价格随时间的变化预测以及多地天气温湿度的预测。本资源已经成功运行，用户只需替换data.csv等文件即可使用，操作简单易上手。
     
  • 基于CNN-LSTM的台风生成预测模型
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    本研究提出了一种结合卷积神经网络与长短期记忆网络的创新模型，用于精确预测台风的生成过程。通过分析大量气象数据，该模型能够有效捕捉时空变化特征，为防灾减灾提供科学依据。 台风是一种极端天气现象，在每年夏季期间会对沿海城市的经济造成严重影响。准确预测台风的生成及其强度对于及时发布预警至关重要。尽管传统的基于流体力学理论的数值预报模型在一定程度上能够进行预测，但它们难以精确地评估台风的实际强度。一些研究试图采用机器学习技术来改进台风形成的预测及强度估计，然而这些方法并未充分考虑气象变量之间的时空联系。 在此背景下，我们提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆模型（LSTM）的混合架构——即CNN-LSTM模型，以捕捉大气与海洋参数在空间维度上的相互作用以及台风路径中特征的时间序列变化。我们的方法利用了3D卷积神经网络来分析三维气象数据的空间结构，并通过2D卷积神经网络识别二维平面上的数据模式；同时运用LSTM架构处理时间维度的信息。 经过一系列实验验证，我们所提出的CNN-LSTM混合模型在三个不同的数据集上均表现出色，优于包括官方组织常用的传统数值预测方法、统计学预测手段以及基于机器学习的现有技术。
     
  • 基于LSTM算法的短期光伏发电预测（Python实现）
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    本研究运用Python编程语言和LSTM算法，针对短期光伏发电量进行精准预测，旨在优化可再生能源管理与调度。 基于LSTM算法的短期光伏预测（Python实现）
     
  • 基于LSTM和BP组合模型的短期交通流量预测
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    本研究提出了一种结合LSTM与BP神经网络的混合模型，用于提高短期交通流量预测精度，以应对交通系统中的动态变化。 为了缓解日益严重的交通拥堵问题，并实现智能交通管控，提供准确实时的交通流预测数据以支持交通流诱导及出行决策，设计了一种基于长短时记忆神经网络（LSTM）与BP神经网络结合的LSTM-BP组合模型算法。该方法通过挖掘已知交通流数据中的特征因子，建立了时间序列预测模型框架，并利用Matlab软件完成了从数据处理到模型仿真的全过程。此过程实现了短时交通流量的精确预测。 经过与LSTMBPWNN三种不同预测网络模型对比实验后发现，基于LSTM-BP的时间序列预测具有更高的精度和稳定性。因此，该模型不仅能够为交通分布的预测、交通方式的选择以及实时交通流分配提供依据和支持，还具有潜在的应用价值和发展前景。
     
  • 基于长短期记忆网络(LSTM)的MATLAB数据回归预测 LSTM回归
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    本研究利用长短期记忆网络（LSTM）在MATLAB平台上进行数据分析与建模，专注于实现高效的数据回归预测，提升模型对未来趋势的准确把握能力。 本段落介绍如何使用Matlab实现长短期记忆网络进行数据回归预测，并提供完整源码和数据集。该模型适用于多变量输入、单变量输出的数据回归问题。评价指标包括R2值、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）以及根均方误差（RMSE）。此外，还包括拟合效果图和散点图的绘制功能。所需Excel 数据需使用Matlab 2019及以上版本进行处理。