光伏预测 | Matlab基于CNN-SE-Attention-ITCN的多特征变量光伏预测

预测效果

基本描述

Matlab基于CNN-SE-Attention-ITCN的多特征变量光伏预测
运行环境: Matlab2023及以 上
提出CNN卷积神经网络结合SE注意力机制，串联改进TCN时间卷积神经网络实现回归预测，创新性高，效果好。功能多变量特征输入，单变量特征输出，输入多个特征变量，实现目标特征的输出。评价指标包括:MSE、RMSE、MAPE、 MAE、R2。同时也可做时间序列预测。

模型简介

CNN-SE-Attention是一 种结合 了卷积神经网络(CNN) 和注意力机制的方法。在传统的CNN中，特征表示是静态的，无法适应不同任务和场景的需求。而引入SE-Attention机制后,网络能够动态地调整特征图的重要性，以更好地捕获关键特征。已有研究表明，传统时间卷积网络难以提取输入数据的内部相关信息，扩展卷积会导致局部特征丢失，因此提出改进时间卷积网络(ITCN)，网络结构参考以下这篇文献内容。
该组合模型首先通过CNN-SE-Attention挖掘输入矩阵各影响因素与输出间的深层隐含信息，然后利用改进的TCN提取时序特征，构建长依赖关系，生成各影响因素与输出的非线性关系,对光伏功率进行回归预测。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式私信博主回复Matlab基于CNN-SE-Attention-ITCN的多特征变量光伏预测。

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  导入数据
res = xlsread('sj.xlsx','训练数据');

%%  数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229