💥💥💥💞💞💞欢迎来到本博客❤️❤️❤️💥💥💥
🎉作者研究：🏅🏅🏅主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！⭐️⭐️⭐️
🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者，博主专门做了一个专栏目录，整个专栏只放了一篇文章，足见我对其重视程度：博主专栏目录。做到极度细致，方便大家进行学习！亲民！！！还有我开了一个专栏给女朋友的，很浪漫的喔，代码学累的时候去瞧一瞧，看一看：女朋友的浪漫邂逅。有问题可以私密博主，博主看到会在第一时间回复。
📝目前更新：🌟🌟🌟电力系统相关知识，期刊论文，算法，机器学习和人工智能学习。
🚀支持：🎁🎁🎁如果觉得博主的文章还不错或者您用得到的话，可以关注一下博主，如果三连收藏支持就更好啦！这就是给予我最大的支持！
🎉🎉欢迎您的到来🎉🎉
⛅⛅⛅ 📃个人主页：科研室🌈🌈🌈
📚📚📚📋所有代码目录：电气工程科研社👨💻👨💻👨💻
📋📋📋本文目录如下：⛳️⛳️⛳️
目录
1 长短期记忆神经网络
1.1 网络介绍
1.2 网络训练
2 基于 LSTM 的分布式能源发电预测matlab仿真结果
3 参考文献
4 Matlab代码
5 写在最后
1 长短期记忆神经网络
1.1 网络介绍
VFAP 系统的供暖负荷数据为非线性数据 ，且具有时间连续性， 处理此类问题首选具有时间
步的循环神经网络 （ Recurrent Neural Network ，RNN）， 但随着采集数据量的增加 ， RNN 在训练时容易出现梯度消失问题， 这就导致过早的数据在训练时容易丢失。 LSTM 作为 RNN 的一种变体 ，可以解决 RNN 在训练时的梯度消失及梯度爆炸问题， 较多的用于非线性时间按序列的预测中 ，LSTM 的网络结构如图 5 所示 。
LSTM 网络结构
网络采用 3 个门控结构 ， 使隐藏层变为具有记忆功能的细胞。 其记忆功能为：
式中 ：ft ， i t ， o t ， c t 分别为遗忘门 、 输入门 、 输出门和记忆细胞状态量； W fx ， W ix ， W ox 为输入层 x t 和隐含层 h t 在 t 时刻的关联权重 ； W fh ， W ih ， W oh 为隐含层在 t ~ t -1 时刻的关联权重 ； W fc ， W ic ， W oc 为细胞在t~ t -1 时刻的关联权重 ； W cx ， W ch 分别为细胞与输入及细胞与隐含层之间的关联权重； b f ， b i ， b o ， b c 为各个门控单元和细胞的偏置量； h t -1 为上一单元细胞的输出量， h t 为 t 时刻细胞的输出值 ； σ 为 sigmoid 激活函数。
1.2 网络训练
规定输入层数据为 VFAP 供暖系统的多特征量表示为：
LSTM 网络输入层的样本格式 为 （ samples ，steps， features ）， samples 为每个训练的批次 ， steps为每次滑动的特征步长， features 为输入参数特征量。 其维度计为 m ， 设供暖期系统运行数据为 M ，时间步长大小为 t ， 特征个数为 f ， 则该系统共有M- t 个样本 ， 基于 LSTM 神经网络的 VFAP 系统负荷预测具体步骤如下。
2 基于 LSTM 的分布式能源发电预测matlab仿真结果
3 参考文献
[1]胡洋,程志江,崔澜.基于LSTM的变频太阳能-空气源热泵系统逐时负荷预测研究[J].可再生能源,2022,40(07):866-873.DOI:10.13941/j.cnki.21-1469/tk.2022.07.017.
[2]毕贵红,赵鑫,李璐,陈仕龙,陈臣鹏.双模式分解CNN-LSTM集成的短期风速预测模型[J/OL].太阳能学报:1-10[2022-08-09].DOI:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2021-1307.
[3]赵鑫,陈臣鹏,毕贵红,陈仕龙.基于PAM-SSD-LSTM的短期风速预测[J/OL].太阳能学报:1-7[2022-08-09].DOI:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2021-0900.
4 Matlab代码
本文仅展现部分代码，全部代码见：🍞正在为您运送作品详情
5 写在最后
部分理论引用网络文献，若有侵权请联系博主删除。
