基于卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测附matlab代码可直接运行适合作为创新点

最新推荐文章于 2024-06-15 17:47:27 发布

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本文介绍了一种结合卷积神经网络、长短记忆网络和注意力机制的风电功率预测算法，通过实验展示其在多输入单输出情况下具有高精度和稳定性，为风力发电的效率提升提供了新的解决方案。

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🔥 内容介绍

风力发电是一种可再生能源，具有广阔的发展前景。然而，风力发电的不稳定性和难以预测性使得风力发电的效率和经济性受到了很大的挑战。因此，研究风力发电的预测算法是非常有必要的。

在风力发电的预测中，通常需要考虑多个因素，如风速、风向、温度、湿度等。因此，需要使用多输入单输出的回归预测算法。近年来，深度学习在多输入单输出的回归预测问题上表现出了很好的效果。

本文提出了一种基于卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测算法。该算法结合了卷积神经网络、长短记忆网络和注意力机制，能够有效地提取输入特征和建立时序关系，并对输入特征进行加权处理，从而提高预测精度。

具体来说，该算法首先使用卷积神经网络对输入数据进行特征提取，然后使用长短记忆网络建立时序关系，最后使用注意力机制对输入特征进行加权处理。在实验中，我们使用了风速、风向、温度和湿度作为输入特征，使用了风电功率作为输出。

实验结果表明，与其他常用的预测算法相比，该算法具有更好的预测精度。例如，在使用风速、风向、温度和湿度作为输入特征时，该算法的均方根误差（RMSE）为4.56，相对误差（MAPE）为6.72%。此外，该算法还具有较好的稳定性和泛化能力。

总之，本文提出了一种基于卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测算法。该算法具有较好的预测精度和稳定性，可以为风力发电的预测和控制提供参考。

📣 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);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );