基于减法优化算法(SABO)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究附Matlab代码
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🔥 内容介绍
- 减法优化算法（SABO）
：SABO 是 2023 年提出的新型群体智能优化算法，灵感来源于数学中的减法平均运算和搜索代理位置差异的动态调整。通过所有搜索代理的减法平均操作更新位置，平衡探索与利用能力。算法流程包括在解空间随机生成初始种群、评估个体目标函数值、通过减法平均公式迭代更新位置，直至达到预设迭代次数或收敛阈值。
- CNN-BiGRU-Attention 模型架构
：输入层接收多维特征数据，如历史功率点和气象因子。CNN 层采用 1D 卷积核提取局部空间特征，并用最大池化降低维度。BiGRU 层捕捉时间序列的前后依赖关系。注意力机制对 BiGRU 输出进行动态加权，突出关键时间步特征。输出层通过全连接层和 Sigmoid 函数生成最终预测值。
- SABO 优化 CNN-BiGRU-Attention 的关键技术
：优化目标为对卷积核数量、BiGRU 隐藏层节点数、学习率等超参数调优，优化 CNN 和 BiGRU 的初始权重分布，以 MAE、RMSE 为适应度函数设计损失函数。优化流程是先对数据预处理，然后通过 SABO 迭代优化模型参数，利用早停机制避免过拟合。
- 实验验证
：采用某风场的分钟级采样数据，对比 LSTM、GRU、CNN-BiLSTM 等基准模型，结果表明 SABO 优化后的模型 MAPE 更低，RMSE 更小，R² 更高，在极端天气下预测稳定性显著提升。与遗传算法相比，SABO 收敛速度更快，全局搜索能力更强