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🔥 内容介绍
第一章:引言
光伏数据回归预测是光伏行业的重要任务之一,其准确性直接影响到光伏发电的效率和经济效益。传统的回归预测方法在处理大规模、复杂的光伏数据时存在一定的局限性。因此,研究一种高效、准确的光伏数据回归预测方法势在必行。
第二章:TCN-BiGRU-Attention模型介绍
TCN-BiGRU-Attention模型是一种基于深度学习的回归预测模型,它融合了时间卷积网络(TCN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention)。TCN能够捕捉长距离依赖关系,BiGRU能够处理序列数据的双向信息,而Attention则能够对重要特征进行加权,提高模型的准确性。
第三章:TTAO优化器的应用
为了进一步提升TCN-BiGRU-Attention模型的性能,我们引入了三角测量拓扑聚合优化器(TTAO)进行优化。TTAO优化器通过构建三角测量拓扑结构,对模型参数进行聚合优化,从而更好地适应光伏数据的复杂性和非线性特征。
第四章:TCN-BiGRU-Attention实现光伏数据回归预测
在TCN-BiGRU-Attention模型的基础上,我们首先对光伏数据进行预处理,包括数据清洗、特征提取等步骤。然后,我们使用TTAO优化器对TCN-BiGRU-Attention模型进行训练和优化。最后,我们对模型进行评估,验证其在光伏数据回归预测中的准确性和稳定性。
⛳️ 运行结果


🔗 参考文献
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1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度
2 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
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

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