向量加权平均算法优化卷积神经网络结合长短记忆网络INFO-CNN-LSTM实现风电功率回归预测附matlab代码.rar

1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 在现代能源系统中，风电作为一种重要的可再生能源，其功率预测对于电力系统的稳定运行和电网的经济调度至关重要。随着机器学习和人工智能技术的发展，越来越多的研究致力于开发准确的风电功率预测模型。其中，结合了长短记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的混合模型INFO-CNN-LSTM，通过向量加权平均算法优化，显示出了在风电功率回归预测领域的巨大潜力。 该模型的核心思想是利用CNN强大的特征提取能力，从风速、风向等历史数据中提取空间特征；同时，利用LSTM处理时间序列数据，捕捉时间上的动态特性。通过向量加权平均算法对CNN和LSTM的输出进行融合，可以综合考虑空间和时间维度上的信息，从而提高预测的准确性。 在此模型中，参数化编程使得模型的调整和优化变得灵活，用户可以通过更改代码中的参数值，轻松调整网络结构和训练策略，以适应不同的预测需求。这样的设计不仅适用于专业研究人员进行深入分析，也为大学生的课程设计、期末大作业和毕业设计提供了便捷的实验平台。 matlab作为一种强大的科学计算和工程仿真软件，被广泛应用于各类工程问题的数值计算和模型仿真中。本压缩包提供的matlab代码便是针对风电功率预测开发的，能够在matlab2014、2019a及2024a等多个版本中运行，确保了广泛的兼容性和实用性。 除了核心代码之外，压缩包中还包括了可以直接运行的案例数据集。这些数据集提供了风速、风向等历史数据，以及相应的风电功率实际值，是进行模型训练和测试的重要素材。用户可以通过导入这些数据，快速实现模型的运行和验证，从而对模型的性能有一个直观的认识。 本压缩包文件提供了完整且优化的风电功率预测模型和相关数据，为相关领域的研究和应用提供了便利。无论是对于高校学生进行课程设计，还是研究人员进行技术探索，本文件都具有重要的应用价值和参考意义。