CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM、LSTM三模型多变量时序光伏功率预测

基本介绍

CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM、LSTM三模型多变量时序光伏功率预测 (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.CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM、LSTM三模型多变量时序光伏功率预测 (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

该MATLAB代码实现了一个光伏发电量预测，通过三种深度学习模型（LSTM、CNN-LSTM、CNN-LSTM-Attention）对北半球光伏数据进行时间序列预测，并进行全面的性能对比与可视化分析。

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核心算法步骤

1. 数据预处理

   • 导入Excel数据（北半球光伏数据.xlsx）
   • 构造时序特征：用前4个时间步(kim=4)预测后1步(zim=1)
   • 划分训练集(70%)和测试集(30%)
   • 数据归一化(mapminmax)

2. 模型构建与训练

   • LSTM模型：

     layers = [sequenceInputLayer(f_), stmLayer(20), reluLayer, fullyConnectedLayer(1), regressionLayer];
     

   • CNN-LSTM模型：
     • 卷积层(16/32个滤波器) → 序列折叠 → LSTM(5单元) → 全连接层
   • CNN-LSTM-Attention模型：
     • 在CNN-LSTM基础上添加自注意力层(selfAttentionLayer(4,128))

3. 训练参数

   options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs',500, 'InitialLearnRate',0.05, ...'LearnRateDropFactor',0.1, 'L2Regularization',0.04);
   

4. 预测与反归一化

   t_sim = predict(net, Lp_test);
   T_sim = mapminmax('reverse', t_sim, ps_output);
   

5. 性能评估

   • 计算5项指标：RMSE、MAE、MAPE、R²、MSE
   • 多维度可视化分析

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技术路线

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关键参数设定

参数类型	参数名	值	说明
数据参数	kim	4	历史时间步长
	zim	1	预测步长
	num_size	0.7	训练集比例
模型参数	LSTM单元	20	隐藏层神经元数
	CNN滤波器	[16,32]	卷积核数量
	注意力头	4	numHeads
训练参数	MaxEpochs	500	最大迭代次数
	InitialLearnRate	0.002-0.05	初始学习率
	L2Regularization	0.001-0.04	L2正则化系数

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运行环境要求

1. MATLAB版本：需R2023b或更高版本（依赖深度学习工具箱）

2. 必要工具箱：

   • Deep Learning Toolbox
   • Statistics and Machine Learning Toolbox

3. 文件依赖：

   • 数据文件：北半球光伏数据.xlsx
   • 自定义函数：calc_error.m（指标计算）、radarChart.m（雷达图绘制）

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输出结果体系

1. 训练过程可视化：
   • 损失函数曲线
   • RMSE变化曲线
2. 预测结果对比：
   • 训练集/测试集预测值对比曲线
   • 三模型预测结果叠加对比
3. 误差分析：
   • 相对误差柱状图
   • 雷达图（指标对比）
   • 罗盘图
4. 指标表格：
   • 详细输出各模型RMSE/MAE/MAPE/R²/MSE

通过综合可视化手段，清晰展示CNN-LSTM-Attention模型在预测精度上的优势，为光伏发电量预测提供科学依据。

介绍数据集

代码获取私信回复CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM、LSTM三模型多变量时序光伏功率预测