基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合注意力機(jī)制的長(zhǎng)短記憶網(wǎng)絡(luò)CNN-LSTM-Attention實(shí)現(xiàn)風(fēng)電功率多輸入
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隨著風(fēng)能的不斷發(fā)展和利用，風(fēng)電功率預(yù)測(cè)已經(jīng)成為風(fēng)電場(chǎng)管理的重要組成部分。風(fēng)電功率預(yù)測(cè)可以幫助電力公司進(jìn)行合理的電力調(diào)度和電力市場(chǎng)交易，從而提高風(fēng)電場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)效益。因此，如何準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)風(fēng)電功率成為了一個(gè)熱門的研究領(lǐng)域。本文介紹了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合注意力機(jī)制的長(zhǎng)短記憶網(wǎng)絡(luò)CNN-LSTM-Attention實(shí)現(xiàn)風(fēng)電功率多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)算法流程。
首先，我們需要了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長(zhǎng)短記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的基本原理。CNN是一種專門用于處理具有網(wǎng)格狀結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如圖像和視頻。CNN的主要思想是通過(guò)卷積操作提取輸入數(shù)據(jù)的特征。卷積操作可以理解為一種濾波器，它可以在輸入數(shù)據(jù)上滑動(dòng)并提取出其中的特征。LSTM是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它可以有效地解決長(zhǎng)期依賴問(wèn)題。LSTM中的門控機(jī)制可以選擇性地保留或遺忘輸入數(shù)據(jù)的某些部分，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)長(zhǎng)期依賴關(guān)系的建模。
為了進(jìn)一步提高模型的性能，我們引入了注意力機(jī)制。注意力機(jī)制是一種用于加強(qiáng)模型對(duì)輸入數(shù)據(jù)中重要信息的關(guān)注度的技術(shù)。在CNN-LSTM-Attention模型中，我們通過(guò)對(duì)CNN和LSTM的輸出進(jìn)行加權(quán)求和的方式，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的關(guān)注度的調(diào)整。
接下來(lái)，我們將詳細(xì)介紹CNN-LSTM-Attention模型的實(shí)現(xiàn)流程。首先，我們需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取和標(biāo)準(zhǔn)化等步驟。然后，我們將處理后的數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。在訓(xùn)練集上，我們使用CNN和LSTM對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和序列建模。然后，我們將CNN和LSTM的輸出進(jìn)行加權(quán)求和，得到最終的注意力向量。最后，我們使用全連接層將注意力向量和目標(biāo)輸出進(jìn)行拼接，得到最終的回歸預(yù)測(cè)結(jié)果。
在模型訓(xùn)練過(guò)程中，我們使用均方誤差（MSE）作為損失函數(shù)，并使用反向傳播算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。在測(cè)試集上，我們使用R2評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能。
最后，我們?cè)谝粋€(gè)實(shí)際的風(fēng)電場(chǎng)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了CNN-LSTM-Attention模型的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的回歸預(yù)測(cè)算法相比，CNN-LSTM-Attention模型在預(yù)測(cè)風(fēng)電功率方面具有更高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。
綜上所述，本文介紹了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合注意力機(jī)制的長(zhǎng)短記憶網(wǎng)絡(luò)CNN-LSTM-Attention實(shí)現(xiàn)風(fēng)電功率多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)算法流程。該模型在風(fēng)電功率預(yù)測(cè)方面具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，有望在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮重要作用。
?? 部分代碼
%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報(bào)警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );
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