【TCN-BiGRU-Attention回归预测】基于混沌博弈优化算法CGO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

一、引言

随着全球能源结构的调整和可持续发展理念的深入，光伏发电作为一种清洁、可再生能源，得到了快速发展。光伏发电的预测对于电力系统稳定运行、调度和管理至关重要。准确预测光伏发电量可以帮助电网运营商更好地进行电力调度和负荷管理，提高电网效率，降低运行成本。

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，为光伏发电预测提供了新的思路。时间卷积网络 (TCN) 能够有效提取时间序列中的特征信息，而双向门控循环单元 (BiGRU) 可以捕捉数据的长期依赖关系。此外，注意力机制 (Attention) 的引入可以重点关注对预测结果影响较大的时间段，进一步提高预测精度。

然而，现有的基于深度学习的光伏发电预测模型仍然存在一些问题。例如，模型参数的优化难度较大，容易陷入局部最优解，导致预测精度下降。此外，传统优化算法在处理非线性、复杂的光伏发电数据时，往往缺乏足够的泛化能力。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于混沌博弈优化算法 (CGO) 优化的时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制 (TCN-BiGRU-Attention) 模型，用于光伏数据回归预测。

二、模型设计

本文提出的 TCN-BiGRU-Attention 模型主要由三个部分组成：时间卷积网络 (TCN)、双向门控循环单元 (BiGRU) 和注意力机制 (Attention)，并采用混沌博弈优化算法 (CGO) 对模型参数进行优化。

2.1 时间卷积网络 (TCN)

TCN 是一种基于卷积神经网络的时间序列预测模型，其特点是能够提取时间序列中的特征信息，并进行长距离依赖关系的建模。TCN 的核心结构是因果卷积，它能够保留时间序列的顺序信息，并避免未来信息的泄露。

2.2 双向门控循环单元 (BiGRU)

BiGRU 是由两个方向的 GRU 组成的，可以同时捕捉时间序列中向前和向后的信息，提高模型对数据的理解能力。与单向 GRU 相比，BiGRU 能够更好地捕捉数据的长期依赖关系。

2.3 注意力机制 (Attention)

注意力机制可以帮助模型重点关注对预测结果影响较大的时间段，从而提升模型的预测精度。本文采用了一种自注意力机制，它能够根据时间序列的内部关系，自动学习每个时间段的权重，并将其应用于预测结果的计算。

2.4 混沌博弈优化算法 (CGO)

混沌博弈优化算法 (CGO) 是一种新型的优化算法，它将混沌系统与博弈论相结合，能够有效地克服传统优化算法易陷入局部最优解的缺陷，提高模型的泛化能力。

三、模型训练和评估

模型训练采用反向传播算法，通过最小化损失函数来更新模型参数。评估指标采用均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE) 和均方误差 (MSE) 等。

⛳️ 运行结果

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2.1 bp时序、回归预测和分类

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2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

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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

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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

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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

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2.图像处理方面

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3 路径规划方面

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4 无人机应用方面

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8 元胞自动机方面

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9  雷达方面

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