建站重庆,wordpress close,卡盟平台官网,周口市规划建设局网站Transformer-BiGRU、Transformer、CNN-BiGRU、BiGRU、CNN五模型多变量时序预测 目录 Transformer-BiGRU、Transformer、CNN-BiGRU、BiGRU、CNN五模型多变量时序预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍
Transformer-BiGRU、Transformer、CNN-BiGRU、BiGRU、CN…Transformer-BiGRU、Transformer、CNN-BiGRU、BiGRU、CNN五模型多变量时序预测 目录 Transformer-BiGRU、Transformer、CNN-BiGRU、BiGRU、CNN五模型多变量时序预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍
Transformer-BiGRU、Transformer、CNN-BiGRU、BiGRU、CNN五模型多变量时序预测五模型多变量时序光伏功率预测 (Matlab2023b 多输入单输出)
1.程序已经调试好替换数据集后仅运行一个main即可运行数据格式为excel!!!
2.Transformer-BiGRU、Transformer、CNN-BiGRU、BiGRU、CNN五模型多变量时序预测五模型多变量时序光伏功率预测 (Matlab2023b 多输入单输出)考虑历史特征的影响。
3.运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。
4.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE、MAPE等图很多符合您的需要代码中文注释清晰质量极高。
代码主要功能
这段MATLAB代码实现了光伏发电量预测任务通过构建并比较5种深度学习模型CNN、BiGRU、CNN-BiGRU、Transformer、Transformer-BiGRU的性能包含完整的
数据预处理时间序列重构、归一化、数据集划分 模型构建与训练 预测与结果可视化 多模型性能评估RMSE/MAE/MAPE/R²等指标 算法步骤 数据准备阶段
导入北半球光伏数据北半球光伏数据.xlsx 构建时间窗口用前kim2步历史数据预测未来zim1步 按7:3划分训练集/测试集 数据归一化mapminmax和平铺处理 模型构建与训练
CNN模型2层卷积(16/32通道) BatchNorm Dropout BiGRU模型双向GRU(40单元) 翻转层 CNN-BiGRU模型卷积层 序列折叠 BiGRU(64单元) Transformer模型位置编码 自注意力层(4头) Transformer-BiGRU模型Transformer 双向GRU(6正向/10反向单元) 预测与评估
各模型独立进行训练/测试集预测 反归一化得到实际预测值 计算5种评估指标RMSE/MAE/MAPE/R²/MSE 可视化分析
损失曲线RMSE/Loss 预测结果对比曲线训练集/测试集 多模型综合对比图组合曲线/误差分布 多维评估雷达图/罗盘图/柱状图/散点图 程序设计
完整代码私信回复Transformer-BiGRU、Transformer、CNN-BiGRU、BiGRU、CNN五模型多变量时序预测。 %% 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%% 导入数据时间序列的单列数据
result xlsread(data.xlsx);%% 数据分析
num_samples length(result); % 样本个数
kim 7; % 延时步长kim个历史数据作为自变量
zim 1; % 跨zim个时间点进行预测%% 划分数据集
for i 1: num_samples - kim - zim 1res(i, :) [reshape(result(i: i kim - 1), 1, kim), result(i kim zim - 1)];
end%% 数据集分析
outdim 1; % 最后一列为输出
num_size 0.7; % 训练集占数据集比例
num_train_s round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 划分训练集和测试集
P_train res(1: num_train_s, 1: f_);
T_train res(1: num_train_s, f_ 1: end);
M size(P_train, 2);P_test res(num_train_s 1: end, 1: f_);
T_test res(num_train_s 1: end, f_ 1: end);
N size(P_test, 2);%% 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);%% 数据平铺
% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
% 也可以平铺成2维数据以及3维数据需要修改对应模型结构
% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致
p_train double(reshape(p_train, f_, 1, 1, M));
p_test double(reshape(p_test , f_, 1, 1, N));
t_train double(t_train);
t_test double(t_test );
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm1001.2014.3001.5501
