网站建设的方法有,网页版微信二维码怎么扫,最漂亮的网页,全球互联网企业排名BKA-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM三模型光伏功率预测对比#xff01;#xff08;Matlab完整源码和数据#xff09; 目录 BKA-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM三模型光伏功率预测对比#xff01;#xff08;Matlab完整源码和数据#xff09;效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一…BKA-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM三模型光伏功率预测对比Matlab完整源码和数据 目录 BKA-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM三模型光伏功率预测对比Matlab完整源码和数据效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍
BKA-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM三模型多变量时序光伏功率预测 (Matlab2020b 多输入单输出)
1.程序已经调试好替换数据集后仅运行一个main即可运行数据格式为excel!!!
2.BKA-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM三模型多变量时序光伏功率预测 (Matlab2020b 多输入单输出)考虑历史特征的影响。
BKA优化隐藏层节点数、初始学习率、L2正则化系数。黑翅鸢优化算法Black-winged kite algorithmBKA是一种受自然启发的群智能优化算法其灵感来源于黑翅鸢Black-winged kite这种动物的生存策略。因为黑翅鸢在攻击和迁徙中表现出高度的适应性和智能行为。
在这里插入图片描述
3.运行环境要求MATLAB版本为2020b及其以上。
4.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE、MAPE等图很多中文注释清晰质量极高。
代码主要功能 该代码实现了一个光伏功率预测使用三种深度学习模型LSTM、CNN-LSTM、BKA-CNN-LSTM对北半球光伏数据进行时间序列预测。核心功能包括
数据预处理时间序列重构、数据集划分、归一化
模型构建与训练
基础LSTM模型
CNN-LSTM混合模型
BKA算法优化的CNN-LSTM模型
超参数优化使用BKA蝙蝠-风筝优化算法自动优化学习率、正则化参数和LSTM单元数
预测与评估计算RMSE、MAE、MAPE、R²等指标
可视化分析
预测结果对比曲线
损失函数变化曲线
雷达图/罗盘图等多维指标对比
误差分布可视化
算法步骤 数据准备
导入Excel数据北半球光伏数据.xlsx
构建时序样本延时步长kim4
按7:3划分训练集/测试集
数据归一化mapminmax
模型训练 预测与评估
反归一化预测结果
计算5种评价指标RMSE/MAE/MAPE/R²/MSE
多模型对比分析
可视化
预测值 vs 真实值曲线
训练损失变化曲线
三维指标对比雷达图/罗盘图
误差分布柱状图
技术路线 运行环境要求 MATLAB R2020b或更高版本
Deep Learning Toolbox
应用场景 光伏发电预测
北半球地区光伏电站出力预测
电网调度与能源管理
时间序列预测
电力负荷预测
风速/辐照度预测
金融时间序列预测
算法研究
深度学习模型对比LSTM/CNN-LSTM
智能优化算法应用BKA
超参数自动优化
创新点 混合架构CNN特征提取 LSTM时序建模
智能优化BKA算法自动调参
多维评估
多种量化指标
多种可视化方法雷达图/罗盘图等
工业应用专为光伏数据设计的预处理流程
程序设计
完整代码获取链接私信回复BKA-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM三模型光伏功率预测对比Matlab完整源码和数据 %% 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
result xlsread(北半球光伏数据.xlsx);%% 数据分析
num_samples length(result); % 样本个数%% 划分数据集
for i 1: num_samples - kim - zim 1res(i, :) [reshape(result(i: i kim - 1, :), 1, kim * or_dim), result(i kim zim - 1, :)];
end%% 数据集分析
outdim 1; % 最后一列为输出
num_size 0.7; % 训练集占数据集比例
num_train_s round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 划分训练集和测试集
P_train res(1: num_train_s, 1: f_);
T_train res(1: num_train_s, f_ 1: end);
M size(P_train, 2);P_test res(num_train_s 1: end, 1: f_);
T_test res(num_train_s 1: end, f_ 1: end);
N size(P_test, 2);%% 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/129215161 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718
