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基本介绍

电价预测 | TSOA-TCN-Attention凌日算法优化时序卷积神经网络电价预测
电价预测需求：随着能源市场的开放和电力交易的增加，准确的电价预测对于市场参与者的决策至关重要。而时序数据中的规律和趋势对于电价预测具有重要意义。
时序数据特点：电价数据具有明显的季节性、周期性和趋势性，传统的模型如ARIMA、LSTM等在处理这种时序数据时可能存在一些局限性。
模型构建：搭建TCN模型，通常包括卷积层、残差连接、激活函数等组件，以捕捉时序数据中的长期依赖关系。
超参数调优：调整TCN模型的超参数，如学习率, 卷积核大小, 卷积核数量等，以提高模型的性能和泛化能力。
模型训练：使用历史的电价数据训练TCN模型，采用损失函数进行优化。
模型评估：使用测试集验证模型的性能。
结果分析：对预测结果进行解释和分析，探讨模型的优化空间。

程序设计

• 完整源码和数据私信博主回复TSOA-TCN-Attention凌日算法优化时序卷积神经网络电价预测（Matlab）

%%  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
  methods
        function layer = spatialDropoutLayer(dropoutFactor,NameValueArgs)
            % layer = spatialDropoutLayer creates a spatial dropout layer
            % with dropout factor 0.02;
            %
            % layer = spatialDropoutLayer(dropoutProb) creates a spatial
            % dropout layer with the specified probability.
            %
            % layer = spatialDropoutLayer(__,Name=name) also specifies the
            % layer name using any of the previous syntaxes.

            % Parse input arguments.
            arguments
                dropoutFactor = 0.02;
                NameValueArgs.Name = ""
            end
            name = NameValueArgs.Name;

            % Set layer properties.
            layer.Name = name;
            layer.Description = "Spatial dropout with factor " + dropoutFactor;
            layer.Type = "Spatial Dropout";
            layer.DropoutFactor = dropoutFactor;
        end

        function Z = predict(layer, X)
            % Forward input data through the layer at prediction time and
            % output the result.
            %
            % Inputs:
            %         layer - Layer to forward propagate through 
            %         X     - Input data
            % Output:
            %         Z     - Output of layer forward function

            % At prediction time, the output is unchanged.
            Z = X;
        end

        function Z = forward(layer, X)