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CNN-SE-Attention-ITCN多特征输入回归预测（Matlab完整源码和数据）

预测效果

基本介绍

1.一种适合光伏功率回归预测的高创新模型！CNN-SE-Attention-ITCN多特征输入回归预测（Matlab）
2.运行环境为Matlab2023b及以上；
3.data为数据集，输入多个变量，输出单个变量，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹；
4.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE等多指标评价；
代码中文注释清晰，质量极高，赠送测试数据集，可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白
详细描述

【开发环境】MATLAB 2023+ 开发平台

【核心模型】本框架创新性融合卷积注意力机制与深度时序建模能力。主体架构采用CNN-SE注意力模块，通过通道注意力机制实现动态特征强化。相较于传统CNN的固定特征表达，SE模块可自适应校准特征通道权重，显著提升关键特征的捕获效率。针对传统TCN存在的局部特征损失问题，改进型时序卷积网络（ITCN）采用分层残差架构，通过优化膨胀系数策略实现长程依赖建模与局部特征保留的平衡。

【技术优势】模型采用双阶段特征学习机制：首先通过CNN-SE注意力网络挖掘多维特征的非线性关联，随后利用ITCN进行时序演变规律建模，最终建立"气象-功率"的复杂映射关系。该架构特别适用于处理光伏预测中气象参数（辐照度、温湿度等）与发电功率间的强非线性时序关联。

【应用场景】本方案已成功应用于新能源功率预测（光伏/风电）、金融时序预测（股价/汇率）、经济指标预测（房价/销量）等多元时序预测场景，支持任意维度特征输入到单输出的建模需求。

【使用便捷性】

即插即用：标准化数据接口，支持CSV/Excel数据快速替换

评估体系：集成RMSE(均方根误差)、MAE(平均绝对误差)、MAPE(百分比误差)、R²(决定系数)等评估指标

【实证案例】以某光伏电站实测数据为基准，输入特征包含：组件温度（℃）、环境温湿度（%/℃）、大气压强（hPa）、辐照度（W/m²）等7维气象参数，输出光伏阵列实时发电功率（kW）。实验表明该模型在多云突变天气下仍保持较高预测精度。

【工程价值】提供完整的MATLAB工程文件，包含数据预处理模板、模型训练脚本及预测结果分析工具链，用户仅需按照数据规范准备训练集/测试集即可快速构建定制化预测模型。

程序设计

• 完整源码和数据获取方式：私信博主回复CNN-SE-Attention-ITCN多特征输入回归预测（Matlab完整源码和数据）。

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------res = xlsread('光伏2019.xlsx'); 
res = res(8641:11615,:);
num_size = 0.8;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出（其余列为输入特征）
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
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
%% 训练集和测试集划分
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);
%%  格式转换
for i = 1 : M vp_train{i, 1} = p_train(:, i);vt_train{i, 1} = t_train(:, i);
end
for i = 1 : N vp_test{i, 1} = p_test(:, i);vt_test{i, 1} = t_test(:, i);
end
%% CNN-SE-Attention-ITCN模型
outputSize = 1;  %数据输出y的维度  
numFilters = 32; 
numFilters_last = 32;
filterSize = 8;
filterSize_last =3;
dropoutFactor = 0.1;

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/category_11003178.html?spm=1001.2014.3001.5482
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/117378431
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/118253644