光伏预测 | Matlab基于CNN-SE-Attention-ITCN的多特征变量光伏预测
光伏预测 | Matlab基于CNN-SE-Attention-ITCN的多特征变量光伏预测
目录
- 光伏预测 | Matlab基于CNN-SE-Attention-ITCN的多特征变量光伏预测
- 预测效果
- 基本描述
- 模型简介
- 程序设计
- 参考资料
预测效果


基本描述
Matlab基于CNN-SE-Attention-ITCN的多特征变量光伏预测
运行环境: Matlab2023及以 上
提出CNN卷积神经网络结合SE注意力机制,串联改进TCN时间卷积神经网络实现回归预测,创新性高,效果好。功能多变量特征输入,单变量特征输出,输入多个特征变量,实现目标特征的输出。评价指标包括:MSE、RMSE、MAPE、 MAE、R2。同时也可做时间序列预测。
模型简介
CNN-SE-Attention是一 种结合 了卷积神经网络(CNN) 和注意力机制的方法。在传统的CNN中,特征表示是静态的,无法适应不同任务和场景的需求。而引入SE-Attention机制后,网络能够动态地调整特征图的重要性,以更好地捕获关键特征。已有研究表明,传统时间卷积网络难以提取输入数据的内部相关信息,扩展卷积会导致局部特征丢失,因此提出改进时间卷积网络(ITCN),网络结构参考以下这篇文献内容。
该组合模型首先通过CNN-SE-Attention挖掘输入矩阵各影响因素与输出间的深层隐含信息,然后利用改进的TCN提取时序特征,构建长依赖关系,生成各影响因素与输出的非线性关系,对光伏功率进行回归预测。
程序设计
- 完整程序和数据获取方式私信博主回复Matlab基于CNN-SE-Attention-ITCN的多特征变量光伏预测。
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行%% 导入数据
res = xlsread('sj.xlsx','训练数据');%% 数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
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