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

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已于 2024-12-14 22:57:13 修改

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分类专栏：预测模型文章标签： cnn gru 回归

于 2024-03-21 20:49:35 首次发布

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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);