【TCN-BiGRU-Attention回归预测】基于豪猪优化算法CPO优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制TCN-BiGRU-Attention实现光伏数据回归预测附Matlab代码

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🔥 内容介绍

1. 引言

近年来，全球能源结构转型加速，光伏发电作为一种清洁、高效的能源，在全球能源结构中占据越来越重要的地位。准确预测光伏发电量对电网调度、能源管理、市场交易等方面具有重要意义。

目前，光伏发电量预测方法主要分为传统方法和深度学习方法。传统方法主要包括时间序列分析、回归分析等，虽然易于实现，但受限于模型的表达能力，预测精度有限。深度学习方法利用神经网络强大的学习能力，能够从大量数据中提取特征，近年来在光伏发电量预测领域取得了显著成果。

现有深度学习模型主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。然而，这些模型在处理时间序列数据时存在一些局限性。CNN只能提取局部特征，难以捕捉时间序列的长期依赖关系；RNN易于梯度消失，难以处理长序列数据；LSTM虽然能缓解梯度消失问题，但计算复杂度较高。

为了克服现有模型的局限性，本文提出了一种基于时间卷积网络（TCN）、双向门控循环单元（BiGRU）和注意力机制的回归预测模型TCN-BiGRU-Attention，并结合豪猪优化算法（CPO）对模型参数进行优化。该模型充分利用了各个模块的优势，能够有效提取时间序列数据特征，捕捉时间序列的双向依赖关系，并通过注意力机制关注关键时间步长，最终实现更高精度的光伏发电量预测。

2. 模型结构

本文提出的TCN-BiGRU-Attention模型结构如图1所示，主要包含以下几个部分：

• **时间卷积网络（TCN）：**TCN采用因果卷积，能够提取时间序列数据的特征，并保留时间信息。

• **双向门控循环单元（BiGRU）：**BiGRU可以捕捉时间序列数据的双向依赖关系，进一步提升模型对时间信息的理解能力。

• **注意力机制：**注意力机制能够关注时间序列中的关键时间步长，提升模型对重要信息的提取能力。

• **豪猪优化算法（CPO）：**CPO算法能够有效地优化模型参数，提高模型的泛化能力。

模型训练过程主要包括以下步骤：

1. **数据预处理：**对原始数据进行清洗、归一化等预处理，将数据转换成模型可接受的格式。

2. **模型训练：**利用预处理后的数据训练TCN-BiGRU-Attention模型。

3. **参数优化：**利用CPO算法优化模型参数，提升模型的泛化能力。

4. **模型评估：**利用测试集评估模型的预测精度，并与其他模型进行比较。

⛳️ 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

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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

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 通信方面

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、水声通信

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、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

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、MPPT优化

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、SOC估计、阵列优化、NLOS识别