【单变量输入多步预测】基于CNN-BiLSTM的风电功率预测研究附Matlab代码

基于CNN-BiLSTM的风电功率预测及Matlab实现
最新推荐文章于 2025-03-14 15:09:08 发布
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#cnn #matlab #人工智能

最低0.47元/天 解锁文章
基于LSTM的时间序列数据预测Matlab代码
uote_e的博客
06-19 1333
在这篇文章中，我们将介绍如何使用LSTM神经网络模型来进行时间序列数据预测，并给出相应的Matlab代码。总结一下，本文介绍了如何使用LSTM神经网络模型对时间序列数据进行预测，并给出了相应的Matlab代码。这里使用了Matlab自带的神经网络工具箱，首先创建一个序列输入层，然后创建一个LSTM层和一个全连接层，最后将三个层连接起来，得到LSTM模型net。这里将除了最后12个月的数据作为训练集，最后12个月的数据作为测试集。最后，我们使用训练好的LSTM模型对测试集进行预测，并将预测结果可视化。
使用MATLAB进行LSTM时间序列数据预测
ByteSparkX的博客
09-11 994
在本文中，我们将使用MATLAB来实现LSTM模型，并进行时间序列数据的预测。在上述代码中，我们首先定义了LSTM模型的结构。最后，我们可以将原始数据、训练集、测试集和预测结果进行可视化，以评估模型的性能。最后，我们可以将原始数据、训练集、测试集和预测结果进行可视化，以评估模型的性能。训练完成后，我们可以使用训练好的LSTM模型对测试集进行预测。在上述代码中，我们使用训练好的LSTM模型对测试集进行预测，并将预测结果保存在。在上述代码中，我们使用训练好的LSTM模型对测试集进行预测，并将预测结果保存在。
MATLAB之LSTM预测
09-23
matlab深度学习工具箱之LSTM， 采用历史序列进行预测， MATLAB应用实例 直接采用工具箱进行序列预测
LSTM 时间序列预测MATLAB
06-17
神经网络时间序列预测 Long Short-Term Memory 带有三千个数据的例子，运行时间较长，各位可以适当减少输入属于然后进行预测。 循环神经网络 电力负荷预测
SCI顶级优化 基于鲸鱼算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络WOA-CNN-LSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测附matlab代码
m0_60703264的博客
04-02 1425
风电功率预测是风电场安全稳定运行和电网调度的重要保障。本文提出了一种基于鲸鱼算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络（WOA-CNN-LSTM-Attention）的风电功率多输入单输出回归预测模型。该模型首先利用卷积神经网络提取风电功率时序数据的局部特征，然后通过长短记忆网络学习数据的长期依赖关系，最后引入注意力机制增强模型对重要特征的关注度。此外，采用鲸鱼算法优化模型超参数，提高模型预测精度。
基于Matlab建模代码LSTM时间序列预测，LSTM长短期记忆神经网络
擅自各种语言算法！欢迎咨询！
03-14 1607
基于Matlab建模代码LSTM时间序列预测，LSTM长短期记忆神经网络使用该程序可以：（1）使用LSTM神经网络对时间序列数据进行建模（2）以测试集RMSE最小为原则自动调参以防止过拟合为原则自动调参以防止过拟合（3）根据目的不同（拟合模型还是预测未来？），可以选择开环预测或闭环预测（4）分训练集和测试集显示拟合图，显示调参过程中的RMSE热力图（5）建模后进行预测并画图。
【单变量输入多步预测】基于CNN-BiLSTM的风电功率预测研究附Matlab代码.rar
最新发布
07-28
本文所介绍的研究工作，采用了一种结合卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）的混合架构，即CNN-BiLSTM模型，来进行单变量输入多步预测的风电功率预测研究。 CNN作为深度学习模型的一种，因其具有强大...
【单变量输入多步预测】基于CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究附Matlab代码.rar
05-28
本研究通过结合CNN、BiLSTM和Attention技术，提出了一种新的风电功率预测模型，并通过Matlab代码实现了该模型。这项工作的开展不仅推动了风电预测技术的发展，也使得相关领域的研究和教学活动变得更加高效和便捷。
【独家首发】Matlab实现天鹰优化算法AO优化Transformer-LSTM实现负荷数据回归预测
qq_59747472的博客
07-21 802
摘要：近年来，随着电力系统的智能化发展，负荷预测成为电力系统安全运行的关键。针对负荷数据非线性、非平稳等特点，本文提出了一种基于天鹰优化算法（AO）优化的Transformer-LSTM模型，用于负荷数据回归预测。该模型首先利用Transformer提取时间序列数据中的长期依赖关系，并将其作为LSTM模型的输入，有效提高模型的预测精度。其次，采用AO算法对Transformer-LSTM模型参数进行优化，提升模型的泛化能力。
lstm实现时间序列一维预测
05-03
采用LSTM循环神经网络对时序数据进行预测，根据评价指标对测试集进行误差计算，具有较好的预测精度
MATLAB实现LSTM时间序列预测
weixin_58438203的博客
02-09 2965
LSTM模型可以在一定程度上学习和预测非平稳的时间序列，其具有强大的记忆和非线性建模能力，可以捕捉到时间序列中的复杂模式和趋势[4]。在这种情况下，LSTM模型可能会自动学习到时间序列的非平稳性，并在预测中进行适当的调整。其次，在模型训练时，学习到的权重参数在时间步骤之间是共享的，故对长时间序列的训练具有一定的可拓展性，而且比起传统的神经网络模型，它所需参数数量较少，降低了模型的复杂度。其中，输入门控制特征的流向信息，输出门控制特征的输出信息，遗忘门控制特征的去除与遗忘，记忆细胞负责存储细胞状态信息。
基于LSTM实现时间序列数据预测含Matlab源码
07-11
1.版本：matlab2019a，不会运行可私信 2.领域：【回归预测-LSTM】 3.内容：基于LSTM实现时间序列数据预测含Matlab源码 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用
【lstm预测】基于lstm实现时间序列数据预测matlab.zip
10-20
【lstm预测】基于lstm实现时间序列数据预测matlab.zip
时间序列预测及matlab编程
03-07
举例说明了序列的建模预测，并给出相应模型详细的源代码，不管对要快速上手还是要深入学习的人来说，都是一份很好的资料。
使用LSTM进行时间序列预测
12-14
用 LSTM 做时间序列预测的一个小例子，详情见我滴博文。
MATLAB在时间序列建模预测及程序代码
05-04
时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域，即时间序列分析。代码
时间序列分析 | LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（Matlab完整程序）
前程算法屋的博客
02-27 570
时间序列分析 | LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（Matlab完整程序）
基于LSTM的时间序列预测（附带MATLAB代码）
TechRoar的博客
09-09 587
通过适当的数据准备、网络定义和训练过程，我们可以使用LSTM模型进行时间序列的预测。时间序列预测是一项重要的任务，可以帮助我们理解和预测一系列随时间变化的数据。在本文中，我们将使用MATLAB实现基于LSTM的时间序列预测，并提供相应的源代码。在上述代码中，我们首先导入了我们的数据，并将其划分为训练集和测试集。我们将使用这些数据来训练我们的LSTM模型，并使用模型进行预测。通过运行以上代码，我们可以得到时间序列的预测结果。请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据自己的数据集和需求进行修改和优化。
基于MATLAB的LSTM时间序列神经网络预测
m0_47037246的博客
07-03 1393
最后，我们使用训练好的模型进行时间序列的预测并评估模型的性能。我们将通过一个简单的示例来演示如何构建和训练LSTM模型，并使用该模型进行时间序列的预测。通过以上步骤，我们成功地构建了一个基于MATLAB的LSTM时间序列神经网络模型，并使用该模型进行了股票价格的预测。假设我们要预测股票价格的未来走势，我们可以使用历史的股票价格数据作为我们的训练集。然后，我们使用for循环遍历数据集，并将每个滑动窗口中的数据添加到输入序列和目标序列中。完成训练后，我们可以使用训练好的模型来进行时间序列的预测。
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