基于SHO算法的CNN-LSTM-Attention风电功率预测及其Matlab实现

资源摘要信息:"本资源提供了一套完整的、参数化编程的风电功率预测系统，基于斑点鬣狗优化算法（SHO）对卷积神经网络（CNN）和长短记忆网络（LSTM）结合注意力机制的模型进行优化，同时提供了适用的案例数据和详细的matlab代码。本资源主要面向计算机、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等应用场合，帮助他们更好地理解并实现智能优化算法和深度学习模型的综合应用。 算法部分： 1. 斑点鬣狗优化算法（Spotted Hyena Optimizer, SHO）：这是一种启发式优化算法，其灵感来源于斑点鬣狗的社交等级和猎食行为。SHO算法通过模拟鬣狗群体的捕食、争斗和繁殖机制来解决优化问题。在本资源中，它被用来优化CNN-LSTM-Attention模型的参数。 2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）：CNN是一种深度学习模型，主要用于处理具有类似网格结构的数据，如图像。在风电功率预测中，CNN能够提取时间序列数据的空间特征。 3. 长短记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）：LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够学习长期依赖信息。在处理时间序列数据时，LSTM非常适合捕捉和预测时间维度上的模式。 4. 注意力机制（Attention Mechanism）：注意力机制赋予了神经网络在处理输入数据时选择性地集中于重要部分的能力。在CNN-LSTM模型中加入注意力机制能够帮助模型更好地捕捉关键信息，提高风电功率预测的准确性。 软件部分： 1. Matlab版本：提供了2014、2019a、2021a三个版本的兼容代码，满足不同用户的需求。 2. 参数化编程：代码通过参数化的方式构建，使得用户可以方便地修改参数以适应不同的应用场景。 3. 代码注释：代码中包含详细的注释说明，帮助用户理解代码结构和算法逻辑，特别适合初学者进行学习和实验。 4. 可运行案例数据：附赠的数据集可以直接用于运行程序，方便用户快速体验模型的预测效果。 5. 专业背景：作者是某大厂的资深算法工程师，具有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。 6. 私信定制：资源提供者还提供数据集定制和更多仿真源码的服务，方便有特殊需求的用户获取专属资源。 适用对象与目的： 该资源特别适合计算机科学、电子信息工程、数学等专业的学生在课程设计、期末大作业和毕业设计时使用。学生可以利用本资源深入学习和掌握智能优化算法和深度学习模型在风电功率预测问题中的应用，同时通过实际操作提高编程和算法仿真实验的能力。"