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基于CNN-LSTM的多变量多步光伏功率预测(含Matlab完整源码和数据)

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简介：
本研究提出一种结合CNN与LSTM的深度学习模型，用于多变量条件下光伏系统的多步功率预测，并提供包含完整源代码及所需数据集的Matlab实现。 1. 本项目采用CNN-LSTM卷积神经网络与长短期记忆神经网络结合的方法进行多变量、多步预测的光伏功率预测研究，并提供完整的Matlab源码及数据。 2. 输出包括预测图、误差图以及多项评价指标，如R2、MAE（平均绝对误差）、MAPE（平均绝对百分比误差）、MSE（均方误差）和RMSE（根均方误差），适用于Matlab 2023及以上版本运行环境。 3. 代码具备参数化编程特点，易于修改相关参数，并且程序结构清晰、注释详尽。 4. 此项目适合计算机科学、电子信息工程及数学专业的大专生在课程设计、期末作业或毕业设计中使用。 5. 创作者为机器学习领域的专家，在博客平台获得认证并被评为2023年博客之星TOP50，专注于机器学习和深度学习中的时序预测、回归分析、分类模型建立与聚类等课题的研究。该专家在Matlab及Python算法仿真领域拥有8年的实践经验，可提供更多的仿真源码或数据集定制服务。

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  • 基于CNN-LSTM的多变量多步光伏功率预测(含Matlab完整源码和数据)
    优质
    本研究提出一种结合CNN与LSTM的深度学习模型，用于多变量条件下光伏系统的多步功率预测，并提供包含完整源代码及所需数据集的Matlab实现。 1. 本项目采用CNN-LSTM卷积神经网络与长短期记忆神经网络结合的方法进行多变量、多步预测的光伏功率预测研究，并提供完整的Matlab源码及数据。 2. 输出包括预测图、误差图以及多项评价指标，如R2、MAE（平均绝对误差）、MAPE（平均绝对百分比误差）、MSE（均方误差）和RMSE（根均方误差），适用于Matlab 2023及以上版本运行环境。 3. 代码具备参数化编程特点，易于修改相关参数，并且程序结构清晰、注释详尽。 4. 此项目适合计算机科学、电子信息工程及数学专业的大专生在课程设计、期末作业或毕业设计中使用。 5. 创作者为机器学习领域的专家，在博客平台获得认证并被评为2023年博客之星TOP50，专注于机器学习和深度学习中的时序预测、回归分析、分类模型建立与聚类等课题的研究。该专家在Matlab及Python算法仿真领域拥有8年的实践经验，可提供更多的仿真源码或数据集定制服务。
     
  • 基于LSTM的Matlab单变量时间序列多步预测（含完整源码及数据）
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    本项目运用长短期记忆网络（LSTM）在MATLAB环境中实现对单变量时间序列的多步预测，并提供完整的源代码和数据集，便于学习与应用。 1. 本项目提供基于LSTM的单变量时间序列多步预测Matlab代码及数据集（适用于Excel格式），运行环境为Matlab2023及以上版本； 2. 输出评价指标包括MAE、MAPE、MSE、RMSE和R²等，便于用户评估模型性能； 3. 本程序使用MATLAB编写，并能生成预测效果图与误差分析图，帮助用户直观理解数据趋势及算法效果； 4. 代码具有参数化编程特性，方便修改调整相关超参值以适应不同场景需求。同时注释详细清晰，有助于初学者快速掌握模型构建流程； 5. 面向计算机科学、电子信息工程以及数学等专业在校学生群体，适用于课程设计作业及毕业论文项目研究。 6. 作者为某知名科技公司资深算法工程师，在Matlab和Python仿真领域拥有8年工作经验。擅长智能优化方法开发与应用、神经网络预测技术、信号处理分析及元胞自动机模型构建等多种科研课题的实验探索工作，欢迎有需求者进一步交流探讨相关领域的研究进展或合作事宜。
     
  • 基于VMD-SSA-LSTM的多维度光伏功率预测MATLAB实现
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    本研究提出了一种结合VMD、SSA与LSTM算法的新型方法，用于实现高精度的光伏功率多维度预测，并在MATLAB环境中成功实现了该模型。 本段落采用不同方法混合嫁接的方式实现了光伏功率预测，并且该方法可以应用于风电、负荷等方面的预测，只需更改相关数据即可。文中对比了LSTM、VMD-LSTM、VMD-SSA-LSTM三种方法的光伏功率预测曲线。程序运行良好，注释清晰易懂。 参考文献包括《基于VMD-SSA-LSSVM的短期风电预测》和《基于改进鲸鱼优化算法的微网系统能量优化管理》，这些研究为本段落的方法提供了理论支持和技术借鉴。
     
  • 基于GPR的多变量数据回归预测（含Matlab代码及完整源码和数据）
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    本项目提供了一种利用地质雷达(GPR)技术进行多变量数据分析与回归预测的方法，并附有详细的MATLAB代码、完整源码以及所需数据集，适用于科研和工程应用。 基于高斯过程回归（GPR）的数据回归预测方法使用了多变量输入模型的Matlab代码及完整源码与数据集。评价指标包括：R²、MAE、MSE以及RMSE等，该代码质量优良且易于学习和替换数据。
     
  • 基于LSTM的多变量时间序列预测（含Matlab完整代码和数据，免费提供）
    优质
    本项目利用长短期记忆网络(LSTM)进行多变量时间序列预测，并提供了详细的Matlab代码及训练所需的数据资源，全部免费开放获取。 基于LSTM长短期记忆神经网络的多变量时间序列预测（包含Matlab完整代码及数据） 1. 程序已调试完毕，无需更改任何代码即可运行！只需将提供的Excel格式的数据集替换到相应位置。 2. 该程序由一个主函数main构成。使用时直接按照数据集要求调整相关参数并运行main函数即可开始预测过程。 3. 所需的MATLAB版本为2018b或更高版本。 4. 预测结果将通过多个评价指标进行评估，包括R²、平均绝对误差(MAE)、均值偏差(MBE)、平均百分比误差(MAPE)和根均方误差(RMSE)，这能满足大多数研究需求。 5. 代码中配有详细的中文注释说明，易于理解且便于新手快速上手操作。 6. 随附测试数据集以便于验证程序功能。用户可直接使用提供的源码进行实验，并通过替换自己的数据来适应不同的应用场景。
     
  • 基于MATLAB的CNN-LSTM网络多特征分类预测实现（含完整源码及数据）
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    本项目采用MATLAB开发，结合CNN与LSTM模型进行多特征分类预测，提供完整的代码和数据集，适用于深度学习研究和应用。 MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多特征分类预测（完整源码和数据）。数据包含15个输入特征，并分为四类。程序乱码可能是由于版本不一致导致，可以用记事本打开并复制到文件中解决此问题。运行环境为MATLAB 2020b及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的CNN-LSTM神经网络多输入回归预测（含完整源码及数据）
    优质
    本项目采用MATLAB开发，结合CNN和LSTM模型构建多输入的回归预测系统，适用于时间序列分析与预测任务，提供详尽代码和数据支持。 MATLAB实现CNN-LSTM神经网络多输入回归预测（完整源码和数据）。该模型使用卷积长短期记忆神经网络进行多输入回归预测，输入包含12个特征，输出为一个变量。运行环境要求MATLAB 2020b及以上版本。
     
  • 基于GTO-CNN-BiLSTM的时间序列多变量多步预测Python项目详解（含完整代码及数据）
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    本项目运用GTO-CNN-BiLSTM模型进行时间序列多变量多步预测，提供详尽的Python实现教程、完整代码和相关数据集。 本段落介绍了一个结合图论优化（GTO）、卷积神经网络（CNN）及双向长短期记忆网络（BiLSTM）的时间序列预测项目实例。通过数据预处理、构建融合了CNN与BiLSTM特性的模型，以及训练、验证直至最终的预测和结果可视化等步骤，为读者提供了一个典型且易于操作的学习模板。 此内容适合具备一定深度学习及时间序列数据分析背景的技术人员或知识工作者参考使用。 该方法适用于金融分析、天气预报等领域中涉及多变量长期与短期趋势预测的需求场景，尤其在需要高解释性和准确性模型的应用场合下更为适用。 读者通过本段落可以理解GTO-CNN-BiLSTM架构及其组件（如卷积层和双向LSTM层）的工作原理，并掌握一套实用高效的时序数据分析技术，从而提升相关领域的研究水平及项目实践能力。