基于鸽群优化算法的CNN-LSTM-Attention风电功率预测及其Matlab实现

资源摘要信息:"本资源为基于鸽群优化算法优化卷积神经网络结合长短记忆网络CNN-LSTM-Attention实现风电功率预测的相关matlab程序，适合电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。资源中包含matlab代码，版本为2014/2019a/2021a。" 知识点: 1. 鸽群优化算法（PIO）：是一种智能优化算法，主要模仿鸽群捕食行为，通过模拟鸽子在寻找食物过程中所体现出来的群体智能特性进行问题的求解。鸽群优化算法在优化问题、路径规划等领域有着广泛的应用。 2. 卷积神经网络（CNN）：是一种深度学习模型，主要应用于图像识别、处理和预测等领域。CNN通过卷积层、池化层等结构，能够自动提取特征，无需人工干预。 3. 长短记忆网络（LSTM）：是一种特殊的循环神经网络（RNN），主要应用于处理和预测时间序列数据。LSTM通过引入记忆单元，能够有效解决传统RNN中的梯度消失问题。 4. 注意力机制（Attention）：是一种能够使模型在处理数据时，关注到数据中的重要部分的机制。注意力机制在自然语言处理、图像处理等领域有着广泛的应用。 5. 风电功率预测：是一种利用历史数据和机器学习算法，预测风电场未来一定时间内的功率输出的技术。这对于风电场的运行管理和电网调度有着重要的意义。 6. Matlab：是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言。Matlab被广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理和通信等领域。 7. 参数化编程：是一种编程方法，通过定义参数来控制程序的行为。参数化编程能够提高程序的灵活性和复用性。 8. 注释：在编程中，注释用于解释代码的功能和目的，提高代码的可读性。详细的注释能够使其他人在阅读和理解代码时更加容易。 该资源的特点包括参数化编程，代码的参数可以方便更改；编程思路清晰，代码中的注释详细，非常适合新手使用。资源的作者为某大厂的资深算法工程师，拥有10年的Matlab算法仿真工作经验，擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验。