【TCN-BiGRU-Attention回归预测】基于蝗虫优化算法GOA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

      ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

🔥 内容介绍

1. 引言

近年来，全球能源需求不断增长，而传统化石能源的过度消耗导致了环境污染和气候变化。光伏发电作为一种清洁可再生能源，具有环境友好、资源丰富、可持续性强等优势，在全球范围内得到了快速发展。然而，光伏发电量受天气条件、季节变化、设备运行状况等因素影响，具有明显的波动性和不确定性，给电网调度、能源管理和市场交易带来了挑战。因此，准确预测光伏发电量对于提高光伏发电系统的效率和稳定性至关重要。

传统的回归预测模型，如线性回归、支持向量机等，在光伏数据预测方面存在一些局限性，例如无法有效捕捉数据的时间依赖关系、对噪声敏感等。近年来，深度学习技术在时间序列数据分析方面取得了显著进展，例如循环神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN) 等，为光伏数据预测提供了新的思路。

循环神经网络 (RNN) 能够处理时间序列数据，但其存在梯度消失问题，难以捕捉长期的依赖关系。为了解决这个问题，出现了门控循环单元 (GRU) 和长短期记忆网络 (LSTM) 等改进模型。然而，RNN 类模型通常需要大量的训练数据，并且对噪声较为敏感。

卷积神经网络 (CNN) 擅长处理空间特征，但在时间序列数据分析中难以提取时间特征。为了解决这个问题，时间卷积网络 (TCN) 被提出，它能够有效提取时间特征，并且具有较强的抗噪声能力。

为了进一步提高光伏数据预测精度，本文结合时间卷积网络 (TCN)、双向门控循环单元 (BiGRU) 和注意力机制，提出了一种新的回归预测模型：TCN-BiGRU-Attention 模型。该模型首先利用 TCN 提取光伏数据的时间特征，然后将提取的特征输入到 BiGRU 中，以捕捉数据中的长期依赖关系。为了进一步提高模型的预测精度，在 BiGRU 层后引入注意力机制，以关注更重要的特征信息。最后，利用蝗虫优化算法 (GOA) 优化 TCN-BiGRU-Attention 模型的超参数，使其能够更好地适应光伏数据的特性。

2. 模型介绍

2.1 时间卷积网络 (TCN)

时间卷积网络 (TCN) 是一种专门用于处理时间序列数据的卷积神经网络。它使用因果卷积来提取时间特征，并且采用膨胀卷积来扩大感受野，从而捕捉更长时间尺度的依赖关系。TCN 的主要优势在于：

• 因果性： 每个时间步的输出仅依赖于当前时间步和之前时间步的输入，这符合时间序列数据的因果关系。
• 膨胀卷积： 通过使用膨胀卷积，TCN 可以扩大感受野，捕捉更长时间尺度的依赖关系，而不增加网络的层数。
• 残差连接： TCN 使用残差连接来缓解梯度消失问题，提高网络的训练效率。

2.2 双向门控循环单元 (BiGRU)

双向门控循环单元 (BiGRU) 是 GRU 的一种扩展，它包含两个方向的 GRU，分别从过去和未来两个方向处理时间序列数据。BiGRU 能够同时捕捉数据中的过去和未来信息，从而提高模型的预测精度。

2.3 注意力机制

注意力机制是一种机制，它允许模型在处理信息时关注更重要的部分。在光伏数据预测中，注意力机制可以帮助模型关注影响光伏发电量的重要特征，例如天气、季节、设备运行状况等。

2.4 蝗虫优化算法 (GOA)

蝗虫优化算法 (GOA) 是一种基于群体智能的优化算法，它模拟蝗虫群体的觅食行为来进行搜索和优化。GOA 算法具有以下优点：

• 全局搜索能力强： GOA 算法能够有效地探索搜索空间，找到全局最优解。
• 参数少，易于实现： GOA 算法的参数较少，实现起来比较容易。
• 鲁棒性高： GOA 算法对噪声和局部最优解具有较强的抵抗能力。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

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

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