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雷达卡
MATLAB
实现基于
GA-LSTM
遗传算法（
GA）结合长短期记忆网络（
LSTM
）进行风电功率预测的详细项目实例
请注意这份资料只是一个项目介绍
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
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风电场的功率输出存在显著的随机性与时变性，受大气边界层风速风向的多尺度波动、温度与气压的缓慢漂移、机组老化与维护状态的离散扰动等多因素共同作用。传统统计模型依赖线性假设与平稳性假设，难以同时刻画强非线性、长短期
记忆和多源噪声耦合带来的复杂动力学。近年来，深度循环网络在序列建模方面表现优异，其中长短期记忆网络通过门控机制在较长时间跨度内保留关键信息，缓解梯度消失问题，能够学习风电功率的周日周期、突发阵风、风切变与尾流效应造成的延迟关系。然而，LSTM 性能对超参数高度敏感，如隐藏单元规模、层数、时间窗长度、学习率、丢弃率与正则化权重等，若配置不当，容易出现欠拟合、过拟合或收敛缓慢。遗传算法以群体搜索与选择、交叉、变异机制进行全局寻优，不 ...
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