近年来,深度学习技术的迅猛发展,特别是卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)以及注意力机制(Attention)等关键技术,为时间序列预测提供了新的思路和解决方案。本研究旨在结合CNN和GRU网络,并引入注意力机制,构建CNN-GRU-Attention预测模型,实现对多变量时间序列数据的回归预测。
一种结合CNN和GRU网络的超短期风电预测模型一、本文概述介绍超短期风电预测的重要性和实际应用价值。随着可再生能源在全球能源结构中占据越来越重要的位置,风电作为其中的重要组成部分,其发电量的准确预测对于电网的稳定运行和优化调度具有至关重要的作用。超短期风电预测能够为电网运行提供及时的信息支持,帮助平衡供需,...
一种结合CNN和GRU网络的超短期风电预测模型 薛阳; 王琳; 王舒; 张亚飞; 张宁 【期刊名称】《《可再生能源》》 【年(卷),期】2019(037)003 【总页数】7页(P456-462) 【关键词】风力发电; 超短期风功率预测; CNN; GRU 【作者】薛阳; 王琳; 王舒; 张亚飞; 张宁 【作者单位】上海电力学院 自动化工程...
首先,我们使用CNN网络对时间序列数据进行特征提取,利用卷积操作捕捉数据中的局部特征。然后,将提取的特征序列输入到GRU网络中,利用GRU网络对序列数据进行建模,捕捉数据中的长期依赖关系。最后,引入注意力机制,对CNN和GRU网络提取的特征进行加权融合,从而使模型能够自动学习并关注对预测任务最为重要的特征。 为了验证提出的...