针对大型风电场的功率预测采用单点位风速外推预测代表性差的局限,提出基于高斯混合模型(GMM)聚类的风电场短期功率预测方法。方法结合数据分布特征,利用GMM聚类将大型风电场划分为若干机组群,借助贝叶斯信息准则指标评价,获得风电场内最优机组分组方案。实际算例验证表明,按照小时级、月度级、年度级等时间尺度进行统计,所...
CNN-BiLSTM-Attention模型结合了卷积神经网络(CNN)、双向长短记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(Attention),能够有效地处理风电功率预测中的复杂问题。 二、模型结构与原理 1. 卷积神经网络(CNN) 作用:用于提取输入数据中的空间特征。在风电功率预测中,CNN可以处理风速、风向等输入数据,提取出对预测有用的特征信息。 结构...
MATLAB实现CNN-BiLSTM-Attention多输入单输出回归预测,CNN-BiLSTM结合注意力机制多输入单输出回归预测。 模型描述 Matlab实现CNN-BiLSTM-Attention多变量回归预测 1.data为数据集,格式为excel,7个输入特征,1个输出特征; 2.MainCNN_BiLSTM_Attention.m为主程序文件,运行即可; 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE...
基于麻雀算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制SSA-CNN-BILSTM-Attention回归预测,多变量输入模型。matlab代码,2020版本及以上。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/o/bread/ZZWTmp
1.Matlab实现SSA-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention麻雀算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量回归预测,要求Matlab2023版以上; 2.输入多个特征,输出单个变量,多变量时间序列预测; 3.data为数据集,main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; ...
整理了基于VMD-CNN-BiLSTM-Attention组合模型时间序列预测python代码,该代码注释十分齐全,采用RMSE、MAE、MAPE和R2等多种评价指标,效果优异,适合想发文章的同学。 1)首先对原始数据进行预处理; 2)对处理完的数据进行VMD分解,分解为K个模态分量和1个残差分量; ...
北方苍鹰算法(NGO):一种模拟北方苍鹰捕猎行为的元启发式优化算法,具有全局搜索能力强、收敛速度快、易于实现等优点。在本研究中,NGO算法被用来优化CNN-BiLSTM-Attention模型的超参数,如卷积核大小、卷积层数量、BiLSTM隐藏层神经元个数、注意力机制参数等。
【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 2 人赞同了该文章 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...