多元回归预测|基于三角拓扑聚合优化注意力机制卷积神经网络结合双向门控循环单元TTAO-CNN-biGRU-MSA实现光伏数据回归预测附matlab代码

本文介绍了一种结合三角拓扑聚合优化注意力机制的卷积神经网络与双向门控循环单元的光伏数据预测模型(TTAO-CNN-biGRU-MSA),旨在解决光伏发电量预测中长期依赖关系捕捉和效率问题,提高预测准确性。

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🔥 内容介绍

光伏发电作为一种可再生能源,其发电量预测对于优化电网调度和能源管理具有重要意义。近年来,基于深度学习的光伏发电量预测方法取得了显著进展。然而,传统卷积神经网络(CNN)在处理时序数据时存在卷积核感受野有限的问题,难以捕捉长期依赖关系。此外,注意力机制虽然可以增强模型对重要特征的关注,但其权重计算过程往往过于复杂,影响模型训练效率。

本研究提出了一种基于三角拓扑聚合优化注意力机制卷积神经网络结合双向门控循环单元(TTAO-CNN-biGRU-MSA)的光伏数据回归预测模型。该模型通过三角拓扑聚合操作扩展了卷积核的感受野,有效捕捉时序数据的长期依赖关系。同时,引入优化注意力机制,简化权重计算过程,提高模型训练效率。此外,双向门控循环单元(biGRU)进一步增强了模型对时序特征的学习能力。

模型结构

TTAO-CNN-biGRU-MSA 模型的结构如下图所示:

三角拓扑聚合优化注意力机制卷积神经网络(TTAO-CNN)

TTAO-CNN 由多个卷积层和三角拓扑聚合层组成。卷积层负责提取时序数据的局部特征。三角拓扑聚合层通过对相邻三个时间步的特征进行聚合,扩展了卷积核的感受野,捕捉时序数据的长期依赖关系。

优化注意力机制

优化注意力机制通过一个轻量级的卷积操作计算注意力权重。与传统注意力机制不同,优化注意力机制采用逐通道卷积,将特征图的每个通道视为一个独立的注意力头,简化了权重计算过程。

双向门控循环单元(biGRU)

biGRU 是一种循环神经网络,可以双向处理时序数据。它通过正向和反向两个隐藏状态,学习时序数据的过去和未来信息,增强了模型对时序特征的学习能力。

结论

本文提出的 TTAO-CNN-biGRU-MSA 模型通过三角拓扑聚合优化注意力机制卷积神经网络和双向门控循环单元的结合,有效捕捉了光伏发电量时序数据的长期依赖关系,提高了回归预测的准确率和鲁棒性。该模型为光伏发电量预测领域提供了新的思路,具有重要的应用价值。

📣 部分代码

%%  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('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';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);

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 林靖皓,秦亮曦,苏永秀,等.基于自注意力机制的双向门控循环单元和卷积神经网络的芒果产量预测[J].计算机应用, 2020, 40(S01):5.DOI:10.11772/j.issn.1001-9081.2019091537.

[2] 方娜,李俊晓,陈浩,等.基于变分模态分解的卷积神经网络双向门控循环单元多元线性回归多频组合短期电力负荷预测[J].现代电力, 2022(004):039.

[3] 冯凤江,杨增刊.基于图卷积和注意力机制的高速公路交通流预测[J].公路交通科技, 2023(9):215-223.DOI:10.3969/j.issn.1002-0268.2023.09.025.

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1 各类智能优化算法改进及应用
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2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
We consider the application of Koopman theory to nonlinear partial differential equations. We demonstrate that the observables chosen for constructing the Koopman operator are critical for en- abling an accurate approximation to the nonlinear dynamics. If such observables can be found, then the dynamic mode decomposition (DMD) algorithm can be enacted to compute a finite-dimensional approximation of the Koopman operator, including its eigenfunctions, eigenvalues and Koopman modes. We demonstrate simple rules of thumb for selecting a parsimonious set of observables that can greatly improve the approximation of the Koopman operator. Further, we show that the clear goal in selecting observables is to place the DMD eigenvalues on the imaginary axis, thus giving an objective function for observable selection. Judiciously chosen observables lead to physically interpretable spatio-temporal features of the complex system under consideration and provide a connection to manifold learning methods. Our method provides a valuable intermediate, yet inter- pretable, approximation to the Koopman operator that lies between the DMD method and the com- putationally intensive extended DMD (EDMD). We demonstrate the impact of observable selection, including kernel methods, and construction of the Koopman operator on several canonical, nonlinear PDEs: Burgers’ equation, the nonlinear Schrödinger equation, the cubic-quintic Ginzburg-Landau equation and a reaction-diffusion system. These examples serve to highlight the most pressing and critical challenge of Koopman theory: a principled way to select appropriate observables
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