3. 构建CNN+LSTM+Attention模型 现在我们可以开始构建CNN+LSTM+Attention模型了。这个模型由CNN层、LSTM层和Attention层组成。 classCNNLSTMAttention(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size):super(CNNLSTMAttention,self).__init__()# 定义CNN层self.cnn=nn.Conv1d(input_size,hidden_size,kernel...
该方法包括:步骤S1,采集园区综合能源系统的冷热电负荷数据;步骤S2,对采集的数据采用Z‑Score标准化方法进行预处理;步骤S3,对预处理后的数据进行数据相关性分析;步骤S 4 ,构建CNN‑LSTM模型;步骤S 5 ,采用构建后的CNN‑LSTM模型进行综合能源系统冷热电负荷预测。
Using TensorFlow [13] we can build a template for processing with arbitrary types of time series data. For a good introductory overview into TensorFlow and LSTM check out some of the great books and blogs that have been published recently on the topic [9,11,12]. In our prototype example w...
该方法包括:步骤S1,采集园区综合能源系统的冷热电负荷数据;步骤S2,对采集的数据采用Z‑Score标准化方法进行预处理;步骤S3,对预处理后的数据进行数据相关性分析;步骤S 4 ,构建CNN‑LSTM模型;步骤S 5 ,采用构建后的CNN‑LSTM模型进行综合能源系统冷热电负荷预测。