基于CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测模型在多个风电场的应用中取得了显著成果。该模型能够准确预测风电功率的变化趋势和波动范围,为电网调度和能源管理提供了有力支持。同时,该模型还可以与其他优化算法相结合,进一步提高预测精度和效率。 五、未来展望 随着深度学习技术的不断发展和完善,基于CNN-BiLSTM-Attention的风...
Matlab实现CNN-BiLSTM-Attention单变量时间序列预测 1.data为数据集,格式为excel,单变量时间序列预测,输入为一维时间序列数据集; 2.CNN_BiLSTM_AttentionTS.m为主程序文件,运行即可; 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE,可在下载区获取数据和程序内容; 注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2020b及以...
【CNN-BiLSTM-attention】基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法(Python&matlab代码实现) 紫极神光 欢迎来到本博客 ️ ️ 博主优势: 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。r/>⛳️座右铭:行百里者,半于九十。 1 概述 文献来源: 摘要:对任意来流条件下的风电场发电功率进行...
1.Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention多变量时间序列多步预测; 2.多变量时间序列数据集(负荷数据集),采用前96个时刻预测的特征和负荷数据预测未来96个时刻的负荷数据; 3.excel数据方便替换,运行环境matlab2023及以上,展示最后96个时间步的预测对比图,评价指标MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2; 注:程序和数据放在一个文件夹。
简介:回归预测 | MATLAB实现CNN-BiLSTM-Attention多输入单输出回归预测 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 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 ...
为了探索卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制的结合,研究人员提出了SSA-CNN-BILSTM-Attention模型。该模型在Matlab环境中实现,并使用麻雀算法对模型进行优化。这个模型的目标是提高图像分类任务的准确性和性能。 首先,让我们来了解一下卷积神经网络(CNN)。CNN是一种专门用于处理具有网格结构数据的神经网络。它...
RIME-CNN-BILSTM-multihead-Attention霜冰算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合多头注意力机制多维时序预测,多变量输入模型。matlab代码,2021b及其以上。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。代码参考:https://mbd.pub/
金融界2025年1月8日消息,国家知识产权局信息显示,华能江苏综合能源服务有限公司申请一项名为“基于CNN-BiLSTM-Attention短临期光伏发电功率预测方法、装置及存储介质”的专利,公开号CN 119253586 A,申请日期为2024年9月。 专利摘要显示,本发明涉及一种基于CNN‑BiLSTM‑Attention短临期光伏发电功率预测方法、装置及存...
本发明公开了一种基于CNNBiLSTM+attention模型的涉案新闻观点句情感分类方法,所述模型包括:词嵌入层,卷积层,池化层,BiLSTM层,Attention注意力层,Softmax分类层;所述方法包括以下步骤:步骤1:对案件相关新闻的观点句进行预处理,然后将所有词通过词嵌入层编码为词向量;步骤2:将步骤1得到的词向量输入到卷积层,进行卷积...