Matlab鹈鹕优化算法POA-GRU在风电预测中的应用研究

资源摘要信息:"本资源为一项关于Matlab实现鹈鹕优化算法（POA）结合门控循环单元（GRU）的风电数据预测算法研究。鹈鹕优化算法（Pelican Optimization Algorithm，POA）是一种新近提出的智能优化算法，模仿鹈鹕捕食行为，通过模拟鹈鹕在捕食过程中的搜索策略来寻找最优解。门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）是一种用于处理序列数据的循环神经网络(RNN)变体，能够捕捉时间序列中的时间依赖关系。 该研究使用Matlab作为编程工具，Matlab版本为2014、2019a或2024a，文件中附有案例数据，可以直接运行Matlab程序进行模拟实验。代码设计上采用了参数化编程方式，使得算法参数易于调整，并且代码结构清晰，注释详细，便于理解和二次开发，特别适合计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生进行课程设计、期末大作业和毕业设计。 本资源的作者是一位在Matlab算法仿真领域拥有10年经验的大厂资深算法工程师，擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等领域的算法仿真实验。该作者还提供更多的仿真源码和数据集定制服务，感兴趣的用户可以通过私信联系获取。 鹈鹕优化算法（POA）结合门控循环单元（GRU）的风电数据预测算法，将鹈鹕优化算法用于优化GRU网络的参数，以提高风电数据预测的准确性。风电作为一种可再生能源，其预测准确性对于电力系统的稳定运行至关重要。通过使用POA优化GRU模型，可以更好地捕捉风电数据的时间序列特征，从而提升预测模型的性能。 本资源包含的文件名称为【创新未发表】Matlab实现鹈鹕优化算法POA-GRU实现风电数据预测算法研究，体现了该算法创新性和未发表的学术研究价值。对于学习和研究智能优化算法、深度学习、时间序列预测等相关领域的学者和学生来说，这是一个极佳的参考资料和学习工具。"