然后就是比较常规的LSTM输入输出的,不再细说。 因此,完整的forward函数如下所示: defforward(self,x):x=x.permute(0,2,1)x=self.conv(x)x=x.permute(0,2,1)x,_=self.lstm(x)x=self.fc(x)x=x[:,-1,:]returnx III. 代码实现 3.1 数据处理 我们根据前24个时刻的负荷以及该时刻的环境变量来预...
基于CNN-LSTM-Attention的负荷预测模型主要由以下几个部分组成: 卷积神经网络层(CNN): 作用:用于提取负荷数据中的空间特征。通过卷积操作,CNN可以学习不同时间步长之间存在的局部相关性,并提取出关键的特征信息。 优势:CNN在处理图像数据方面表现出色,其强大的特征提取能力同样适用于负荷数据的空间特征提取。 长短期记...
金融界2024年7月2日消息,天眼查知识产权信息显示,中国石油化工股份有限公司申请一项名为“基于注意力机制的CNN-LSTM混合神经网络模型的光伏电站负荷预测方法“,公开号CN202410441386.3,申请日期为2024年4月。 专利摘要显示,本发明公开了一种基于注意力机制的CNN‑LSTM混合神经网络模型的光伏电站负荷预测方法,依次包括如...
1.负荷预测 | Matlab基于CNN-LSTM-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...
cnn卷积层和池化层作为特征提取单元,提取数据空间耦合交互特征 ;将重构数据输入到 lstm网络挖掘负荷时序特征,采用 dropout技术增加模型泛化能力 ;利用适应性矩估计 (adam)优化器训练模型 ;将测试数据输入训练后的神经网络模型,预测未来 1 h和 12 h电负荷....
CNNLSTM负荷预测 matlab 负荷预测需要哪些数据,全国居民用电数据可视化——负荷预测1.电力系统的负荷预测 提高电力系统负荷预测的准确度,可以提高电网运行的安全性和经济性,并可以改善供电质量。 1)负荷预测的步骤:分析历史数据,找出负荷变化规律,建立
针对电力负荷数据的随机性和波动性,单一模型无法准确预测电力短期负荷的情况,本文提出了一种基于CNN-LSTM组合模型对电力短期负荷进行预测的方法,该方法挖掘了各个模块的优势,将它们巧妙融合在一起,CNN负责对输入数据的特征因子进行提取,LSTM用于接收CNN的输出数据进行预测。本文所提模型不仅预测精度高,而且对预测峰谷部分...
6、将处理后的电力负荷数据输入cnn-lstm模型中,获取短期电力负荷预测结果;所述cnn-lstm模型的训练过程中,采用改进粒子群算法优化模型的超参数,所述改进粒子群算法设有随机惯性权重和自适应学习因子,通过随机惯性权重使权重有利于向期望权重方向进化,通过自适应学习因子根据搜索时期调整粒子学习系数。
基于CNNLSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法.docx,基于CNNLSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 一、本文概述 随着能源互联网的快速发展,电力系统的负荷预测问题逐渐成为了研究热点。负荷预测的准确性对于电力系统的稳定运行、能源的优化配置以及市场的经济调度具有
【时间序列预测】基于matlab CNN优化LSTM时间序列预测【含Matlab源码 1688期】 67 -- 1:00 这是一首表现农历时序的儿歌,描写了一年十二个月里每个月份最具有代表性的花,以及它们的主要特征。 1204 -- 0:27 【风电功率预测】基于matlab EMD优化LSTM风电功率预测【含Matlab源码 1402期】 1918 4 7:55 “数据...