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雷达卡
MATLAB
实现基于
PSO-LSTM
粒子群优化算法（
PSO）结合长短期记忆网络（
LSTM
）进行风力发电功率预测的详细项目实例
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风电场输出功率受多尺度气象与机组状态共同影响，呈现出强非线性、强时序性与明显的不确定性特征。传统统计方法在复杂场景下容易出现欠拟合或对突发天气的响应迟滞，高维特征间的耦合效应也难以被充分刻画。为提升短期与超短期风电功率预测的精度与稳定性，本项目构建“粒子群优化（PSO）+ 长短期记忆网络（LSTM）”的协同建模方案：以PSO全局搜索优化LSTM关键超参数、输入窗口与正则化强度等，使深度时序模型在更宽的搜索空间内找到性能稳健的配置，从而在复杂风况下实现更低误差与更强泛化。LSTM擅长记忆长期依赖并抑制梯度消失，能够对风速、风向、温度、气压、湍流强度、风切变等多维因子形成动态表征；PSO具备收敛速度快、实现简洁、连续空间搜索友好的特点，能够在无需梯度的情况下直接以验证集指标为目标进行黑箱优化，避免网格搜索或手动调参的低效。项目以MATLAB ...
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