【TCN-BiGRU-Attention回归预测】基于开普勒优化算法KOA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、背景介绍

光伏产业作为新能源的重要组成部分，其发展速度和规模不断扩大。然而，光伏数据的预测仍然面临着许多挑战，如数据量大、波动性强等。为了解决这些问题，本文提出了一种基于开普勒优化算法KOA的TCN-BiGRU-Attention回归预测方法。

二、TCN-BiGRU-Attention模型介绍

1. 时间卷积双向门控循环单元（TCN-BiGRU）

TCN是一种基于时间的卷积网络，能够捕捉长距离依赖关系。BiGRU是一种特殊的循环神经网络，结合了长短时记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU）的优点。TCN-BiGRU将这两种网络结构相结合，既能够捕捉时间序列数据中的局部特征，又能够捕捉长距离依赖关系。

2. 注意力机制

注意力机制是一种模拟人类注意力分配的计算方法，能够使模型在处理复杂任务时更加关注关键信息。在TCN-BiGRU中引入注意力机制，可以使模型在预测过程中更加关注重要的历史数据，提高预测的准确性。

三、开普勒优化算法KOA

开普勒优化算法（KOA）是一种基于天体运动规律的全局优化算法。与传统的梯度下降法相比，KOA具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。在TCN-BiGRU-Attention模型中引入KOA，可以有效地优化模型参数，提高预测性能。

⛳️ 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

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