【TCN-BiGRU-Attention回归预测】基于金枪鱼优化算法TSO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. 概述

光伏发电受多种因素影响，例如天气状况、时间、季节等，具有明显的非线性、时间序列性和随机性特征，因此对光伏发电量进行准确预测面临诸多挑战。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，其中TCN和BiGRU等模型在处理时间序列数据方面表现出优势。

TCN是一种基于因果卷积的深度神经网络，可以有效地捕获时间序列数据中的长程依赖关系，同时保持模型的轻量化和高效性。BiGRU是一种双向门控循环神经网络，可以同时利用过去和未来的信息进行预测，提高模型的预测精度。注意力机制可以将模型的关注点集中在输入序列中最重要的部分，进一步提高预测精度。

金枪鱼优化算法（TSO）是一种新兴的元启发式优化算法，模拟了金枪鱼群的觅食行为，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。

2. 模型设计

2.1 TCN-BiGRU-Attention模型结构

本文提出的TCN-BiGRU-Attention模型由三部分组成：

• 时间卷积网络（TCN）： TCN层用于提取光伏数据的时间特征，通过多层因果卷积操作，捕获数据中的长程依赖关系。

• 双向门控循环单元（BiGRU）： BiGRU层接收TCN层的输出，进一步学习时间序列数据的双向信息，增强模型对时间序列数据的理解能力。

• 注意力机制： 注意力机制层对BiGRU层的输出进行加权处理，将模型的关注点集中在对预测结果影响最大的特征上，提高模型的预测精度。

2.2 TSO参数优化

TSO算法被用于优化TCN-BiGRU-Attention模型的参数，包括卷积核大小、卷积层数量、GRU单元数量、注意力机制参数等。TSO算法通过模拟金枪鱼群的觅食行为，不断更新参数值，以寻找模型的最优参数组合，提高模型的预测精度。

3. 数据集与实验

实验使用某光伏发电站的实际光伏发电量数据进行训练和测试。数据集包含了不同时间段、不同天气状况下的光伏发电量数据，具有一定的代表性。

⛳️ 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

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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

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7 电力系统方面

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8 元胞自动机方面

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