【TCN-BiGRU-Attention回归预测】基于金豺优化算法GJO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

随着全球能源需求的不断增长和环境污染问题的日益严峻，光伏发电作为一种清洁可再生能源，在全球能源结构中扮演着越来越重要的角色。光伏发电量受天气因素影响较大，例如日照强度、气温、云层覆盖等，这些因素的波动性导致光伏发电量的预测难度较大。准确的光伏发电量预测对于电力系统调度、电网安全运营、以及光伏电站的投资决策至关重要。

传统的预测方法，如线性回归模型、自回归模型等，在处理非线性时间序列数据时往往效果有限。近年来，深度学习技术的发展为光伏发电量预测提供了新的思路。卷积神经网络（CNN）可以有效地提取时间特征，循环神经网络（RNN）可以处理序列数据，而注意力机制则可以提高模型的关注区域。然而，这些方法也存在一些局限性。例如，CNN对时间序列的依赖性较弱，RNN容易出现梯度消失问题，注意力机制的计算复杂度较高。

为了克服这些问题，本文提出了一种基于金豺优化算法（GJO）优化时间卷积网络（TCN）与双向门控循环单元（BiGRU）融合注意力机制的模型，即TCN-BiGRU-Attention模型。该模型利用TCN的优势，有效地提取了光伏数据的时间特征；BiGRU可以双向学习时间序列数据，进一步提高预测精度；注意力机制则可以识别关键时间步长，提升模型的重点关注区域。同时，利用GJO算法对模型参数进行优化，提高了模型的泛化能力。

2. 模型介绍

2.1 TCN-BiGRU-Attention模型结构

TCN-BiGRU-Attention模型结构，主要由以下几个部分组成：

• 输入层: 将光伏发电量数据作为模型的输入。
• 时间卷积层: 利用多个时间卷积层来提取光伏数据的时间特征。TCN通过采用因果卷积和膨胀卷积，可以有效地提取长序列的时间特征。
• 双向门控循环单元层: 在TCN层的基础上，引入BiGRU层进一步提取时间序列数据的特征。BiGRU可以同时学习正向和反向时间序列信息，从而提高模型的预测精度。
• 注意力机制层: 在BiGRU层之后，引入注意力机制层，对时间序列数据进行加权，识别关键时间步长，提升模型的重点关注区域。
• 输出层: 输出预测的光伏发电量。

2.2 金豺优化算法GJO

金豺优化算法（GJO）是一种基于群体的优化算法，它模拟了金豺群体觅食的行为。GJO算法具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力，可以有效地优化模型参数。

2.3 模型训练

TCN-BiGRU-Attention模型采用均方误差作为损失函数，并利用反向传播算法对模型进行训练。为了避免过拟合，本文采用了Dropout和正则化技术。

⛳️ 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