【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiGRU的光伏功率预测研究（Matlab代码实现）

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⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

 ⛳️赠与读者

💥1 概述

一、模型概述

二、多变量输入与超前多步预测

三、模型构建与训练

四、评估指标与应用前景

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码、数据

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 ⛳️赠与读者

👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

     或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiGRU的光伏功率预测研究是一个结合了卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BiGRU)优势的研究领域，旨在提高光伏功率预测的准确性和稳定性。以下是对该研究领域的详细分析：

一、模型概述

卷积神经网络(CNN)：

• 优势：CNN在图像处理和序列数据分析中表现出色，擅长通过卷积层提取输入数据中的局部特征。在光伏功率预测中，CNN能够捕捉多变量输入数据（如光照强度、温度、风速等）中的时间或空间局部特征。
• 作用：作为特征提取器，CNN层对预处理后的多变量输入数据进行卷积和池化操作，提取出对光伏功率预测有用的特征信息。

双向门控循环单元(BiGRU)：

• 优势：BiGRU由两个方向的GRU组成，能够同时捕捉序列的正向和反向信息，从而更全面地学习序列的长期依赖关系。这种双向结构使得BiGRU在处理时间序列数据时，能够同时考虑过去和未来的信息。
• 作用：在光伏功率预测中，BiGRU利用CNN提取的特征信息，进一步学习这些特征之间的时序依赖关系，实现对光伏功率输出的超前多步预测。