免费办公模板网站有哪些,电子商务平台排名,ppt网站源码,鄂州网页定制金枪鱼群优化算法TSO优化BiLSTM-ATTENTION实现风力发电功率预测#xff08;matlab#xff09; TSO-BiLSTM-Attention金枪鱼群算法优化长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测 Matlab语言。 金枪鱼群优化算法#xff08;Tuna Swarm Optimization#xff0c;TSO)是一…金枪鱼群优化算法TSO优化BiLSTM-ATTENTION实现风力发电功率预测matlab TSO-BiLSTM-Attention金枪鱼群算法优化长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测 Matlab语言。 金枪鱼群优化算法Tuna Swarm OptimizationTSO)是一种元启发算法该算法的灵感来自金枪鱼群的合作觅食行为包含螺旋觅食和抛物线觅食两种策略。TSO算法在单目标问题上具有收敛速度快、求解精度高等特点是一种不错的优化算法。其主要思想是通过模拟金枪鱼群的觅食行为来寻找最优解。 1.评价指标包括:RMSE、MAE、MAPE等图很多出图结果如图所示可完全满足您的需求 2. 金枪鱼群优化算法也可以替换成其他算法比如麻雀、鹈鹕、蜣螂等等也可定制改进 3.直接替换Excel数据即可用适合新手小白 4.附赠风力发电功率测试数据可直接运行 5.商品只是提供模型价格不包含讲解发货后可保证运行但程序类商品不支持退换 6.由于每个人的数据集都是独一无二的因此预测效果不同无法保证替换数据就一定得到您满意的结果
部分主函数代码如下
X xlsread(风电场预测.xlsx);
X X(1:2000,:); %选取部分数据
disp(…………………………………………………………………………………………………………………………)
disp(TSO_BiLSTM_ATTENTION预测)
disp(由于数据量大程序运行较慢请耐心等待)
disp(…………………………………………………………………………………………………………………………)% TSO参数设置
pop10; % 种群数量
Max_iter10; % 最大迭代次数
dim3; % 优化BiLSTM的3个参数
lb [15,30,0.001];%下边界
ub [150,500,0.1];%上边界
fobj (x) fobj(x,X) ;
[Best_score,Best_pos,curve]TSO(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj);% 绘制进化曲线
figure
plot(curve,r-,linewidth,1)
xlabel(进化代数)
ylabel(均方根误差MSE)
legend(最佳适应度)
title(TSO-LSTM-ATTENTION的进化收敛曲线)disp()
disp([最优隐藏单元数目为 ,num2str(round(Best_pos(1)))]);
disp([最优最大训练周期为 ,num2str(round(Best_pos(2)))]);
disp([最优初始学习率为 ,num2str((Best_pos(3)))]);
实验结果如下 部分数据集如下
