基于MATLAB的北方苍鹰算法优化长短时记忆网络（NGO-LSTM）风电功率预测

概述：
风电功率预测在风能利用和电力系统调度中具有重要意义。为了提高预测准确性，本文介绍了一种基于MATLAB的北方苍鹰算法优化长短时记忆网络（NGO-LSTM）方法用于风电功率预测。NGO-LSTM结合了苍鹰算法和LSTM模型，以提高预测性能并减少训练时间。下面将详细介绍该方法的实现步骤，并提供相应的MATLAB源代码。

步骤：

1. 数据准备：
   在开始之前，我们需要准备用于训练和测试的风电功率数据集。数据集应包含历史风速、历史功率和对应的时间戳。确保数据集已经清理并处理了任何缺失值或异常值。

2. 数据预处理：
   在这一步中，我们将对数据进行标准化和划分。标准化可将数据映射到一个较小的范围，有助于提高模型训练的稳定性和收敛速度。划分数据集为训练集和测试集，通常采用时间序列的方式，确保测试集在训练集之后。

3. NGO算法优化：
   这里使用北方苍鹰算法（Nothern Gannet Optimization，NGO）来优化LSTM模型的超参数。NGO算法是一种基于鸟群行为的优化算法，通过模拟鸟群觅食的过程来寻找最优解。在这里，我们将使用NGO算法来寻找最佳的LSTM模型参数设置，如隐藏层维度、学习率、损失函数等。

4. LSTM模型构建：
   在这一步中，我们将构建LSTM模型。LSTM是一种适用于处理序列数据的循环神经网络（RNN）模型，具有记忆单元和门控机制，能够有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系。

5. 模型训练：
   使用训练集对LSTM模型进行训练。训练过程中，我们将使用NGO算法优化得到的超参数进行模型配置，并使用反向传播