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随着科技的不断发展和应用需求的增加，对于能源预测的准确性和可靠性提出了更高的要求。在能源领域中，功率和风速的预测是非常重要的，因为它们直接影响到风力发电和能源供给的稳定性。因此，如何提高功率和风速预测的准确性成为了研究的热点。

近年来，深度学习方法在功率和风速预测领域取得了显著的成果。其中，长短记忆神经网络（LSTM）被广泛应用于时间序列预测任务中，其能够捕捉到时间序列中的长期依赖关系。然而，传统的LSTM模型在处理非线性、非平稳和非高斯的时间序列数据时存在一定的局限性。

为了克服传统LSTM模型的局限性，研究者们提出了一种改进的海洋捕食算法（Improved Marine Predation Algorithm，iMPA）来优化LSTM模型。iMPA算法是一种基于自然界中生物捕食行为的优化算法，通过模拟生物捕食行为来寻找最优解。通过将iMPA算法与LSTM模型相结合，可以提高LSTM模型的预测性能。

然而，传统的LSTM模型只能处理单向的时间序列数据，而在实际应用中，往往需要考虑到过去和未来的信息。为了解决这个问题，双向长短记忆神经网络（BiLSTM）被提出。BiLSTM模型通过同时考虑前向和后向的信息来进行预测，从而更好地捕捉时间序列中的关联性。

为了进一步提高功率和风速预测的准确性，本文提出了一种基于ICEEMDAN结合改进海洋捕食算法优化双向长短记忆神经网络的方法。首先，利用改进的海洋捕食算法（iMPA）来优化BiLSTM模型的参数。然后，引入了ICEEMDAN（Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）方法，对输入数据进行预处理，以提取出数据中的主要特征。最后，将预处理后的数据输入到优化后的BiLSTM模型中进行预测。

实验结果表明，基于ICEEMDAN结合改进海洋捕食算法优化的双向长短记忆神经网络在功率和风速预测任务中取得了较好的性能。与传统的LSTM模型相比，优化后的模型在预测准确性和稳定性上都有所提升。这表明了本文提出的方法在提高功率和风速预测准确性方面具有潜力。

总之，本文提出了一种基于ICEEMDAN结合改进海洋捕食算法优化双向长短记忆神经网络的方法，用于功率和风速预测任务。实验结果表明，该方法能够有效提高预测的准确性和稳定性。未来的研究可以进一步探索其他优化算法和深度学习模型的结合，以进一步提高能源预测的性能。

[1] 赵雨洁,颜上取,贺京琳,等.基于ICEEMDAN结合MMSVC和WT的HIFU回波信号联合去噪算法[J].测试科学与仪器:英文版, 2023, 14(1):35-44.