鲸鱼算法应用于WOA-CNN-LSTM-Attention模型，对风电功率时间序列进行预测【包含Matlab源码，第5224期】.zip

简介：
所有由 海神之光 提供的代码均可顺利执行，经过实际测试确认其可用性，并且只需简单替换数据即可使用，特别适合初学者。 1. 代码包的详细目录结构如下： * 主函数：Main.m； * 包含的数据文件； * 调用其他 m 文件以完成程序运行。 * 展示运行结果的图形化效果图。 第二步，运行代码环境为Matlab 2019b；如果在运行过程中遇到任何错误，请根据系统提供的提示进行相应的调整；如果仍然无法解决，欢迎通过私信与博主取得联系。 3、执行操作流程 首先，请将所有相关文件复制并放置到Matlab的工作目录下； 随后，双击打开除了Main.m之外的其他.m文件； 接着，点击“运行”按钮，等待程序完成计算后获得最终结果。 4、仿真咨询 若您需要额外的服务，请随时通过私信与博主联系，或扫描博主博客文章底部的QQ名片。 4.1 提供C站博客或资源的完整代码 4.2 协助复现期刊或相关参考文献 4.3 依据需求定制Matlab程序 4.4 开展科研合作 针对智能优化算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络AOA-CNN-LSTM-Attention风电功率时间序列预测方向，提供以下定制服务或合作方案： 4.4.1 利用遗传算法（GA）和蚁群算法（ACO）优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络AOA-CNN-LSTM-Attention风电功率时间序列预测。 4.4.2 采用粒子群算法（PSO）和蛙跳算法（SFLA）优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络AOA-CNN-LSTM-Attention风电功率时间序列预测。 4.4.3 通过灰狼算法（GWO）和狼群算法（WPA）优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络AOA-CNN-LSTM-Attention风电功率时间序列预测。 4.4.4 利用鲸鱼算法（WOA）和麻雀算法（SSA）优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络AOA-CNN-LSTM-Attention风电功率时间序列预测。 4.4.5 应用萤火虫算法（FA）和差分算法（DE）优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络AOA-CNN-LSTM-Attention风电功率时间序列预测。 4.4.6 此外，也提供其他优化算法对卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络AOA-CNN-LSTM-Attention风电功率时间序列预测的定制及matlab程序支持。