做资格核查在哪个网站,食品安全网站建设,中国建设银行app官网,优化公司哪家好光伏预测 | 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: Matla…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?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
