【TCN-BiGRU-Attention回归预测】基于灰狼优化算法GWO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

光伏发电作为一种清洁可再生能源，在全球能源结构转型中发挥着至关重要的作用。然而，光伏发电的输出功率受到天气因素的影响，具有高度的波动性和不确定性，这给电网的安全稳定运行带来了挑战。因此，准确预测光伏发电输出功率对于提高电网的调度效率和可靠性具有重要意义。

近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，特别是卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 的应用。然而，传统的 CNN 模型难以捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，而 RNN 模型则存在梯度消失和记忆容量有限的问题。为了克服这些问题，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 (Attention) 融合的回归预测模型，并采用灰狼优化算法 (GWO) 对模型参数进行优化，以提高光伏数据回归预测的精度。

2. 模型架构

本文提出的 TCN-BiGRU-Attention 模型架构如图 1 所示。模型主要由以下四个部分组成：

• 时间卷积网络 (TCN): TCN 是一种专门针对时间序列数据的卷积神经网络，通过使用膨胀卷积 (Dilated Convolution) 来扩展感受野，从而有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系。TCN 的结构可以有效地提取时间序列数据中的特征信息，并克服传统 CNN 模型难以捕捉长期依赖关系的问题。

• 双向门控循环单元 (BiGRU): BiGRU 是 RNN 的一种改进版本，通过同时考虑时间序列数据的正向和反向信息，可以更全面地捕捉时间序列中的特征信息，并有效地解决 RNN 模型的梯度消失问题。BiGRU 的结构可以有效地捕捉时间序列数据的双向信息，并提高模型的预测精度。

• 注意力机制 (Attention): 注意力机制可以根据输入数据的不同特征的重要性进行加权，从而更加关注对预测结果影响较大的特征信息。本文采用的是 self-attention 机制，可以有效地提取时间序列数据中的关键信息，并提高模型的预测精度。

• 灰狼优化算法 (GWO): GWO 是一种基于群体的优化算法，通过模拟狼群的狩猎行为来寻找最优解。本文利用 GWO 算法对 TCN-BiGRU-Attention 模型的参数进行优化，以提高模型的预测精度。

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🔗 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