【Matlab光伏功率预测】基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络注意力机制多变量光伏功率预测_采用多特征 nwp 进行光伏功率预测matlab

作者：花生_TL007 | 2024-04-28 12:18:53

踩

采用多特征 nwp 进行光伏功率预测matlab

【Matlab光伏功率预测】基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络注意力机制多变量光伏功率预测

文章目录

【Matlab光伏功率预测】基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络注意力机制多变量光伏功率预测
文章介绍
基本步骤
代码分享
运行结果
参考资料

文章介绍

基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络注意力机制多变量光伏功率预测的思想如下：

数据准备：收集和准备用于光伏功率预测的多变量数据集，包括光伏系统的历史功率输出数据和其他相关的变量，如气象数据（太阳辐射、温度、风速等）和时间信息。对数据进行清洗、缺失值处理和特征工程等预处理操作。

卷积神经网络（CNN）：设计和构建CNN模型，用于提取光伏系统数据中的空间特征。通过卷积层和池化层的组合，CNN能够自动学习数据中的局部模式和特征，捕捉不同地点和时间的相关信息。

双向长短期记

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/花生_TL007/article/detail/502216