Advertisement

未发表论文：基于VMD-CNN-BiLSTM-Attention的负荷预测研究及Python代码实现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：RAR

简介：
本研究提出了一种基于VMD-CNN-BiLSTM-Attention机制的电力负荷预测模型，并通过Python语言实现了该算法，旨在提高负荷预测精度。 基于VMD-CNN-BiLSTM-Attention的负荷预测研究（Python代码实现）

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 未发表论文：基于VMD-CNN-BiLSTM-Attention的负荷预测研究及Python代码实现
    优质
    本研究提出了一种基于VMD-CNN-BiLSTM-Attention机制的电力负荷预测模型，并通过Python语言实现了该算法，旨在提高负荷预测精度。 基于VMD-CNN-BiLSTM-Attention的负荷预测研究（Python代码实现）
     
  • 基于CNN-LSTM-Attention和CNN-GRU-Attention的多特征用电负荷预测性能研究及其结果分析,...
    优质
    本文探讨了基于CNN-LSTM-Attention及CNN-GRU-Attention模型在多特征用电负荷预测中的应用，深入分析了两种模型结构的效果与优劣，并给出详实的结果对比。 本段落研究了深度学习组合模型CNN-LSTM-Attention与CNN-GRU-Attention在多特征用电负荷预测中的性能，并进行了结果分析。基于时间序列预测的这两种组合模型利用深度神经网络进行电力负荷预测，其中包含多种影响因素的数据集被用于训练和测试。 关于数据：使用的是每30分钟采集一次的单个电力负荷特征数据，同时结合了温度、湿度、电价等其他相关影响因素。 为了评估这些模型的效果，我们进行了算法预测值与真实值之间的对比，并且利用R2、MAPE（平均绝对百分比误差）和RMSE（均方根误差）等多种评价指标来衡量模型的性能。此外，在个人编码习惯方面，我遵循了逐行注释的原则，以确保代码可读性和维护性。 该项目的具体文件结构如图所示。
     
  • 基于Attention-BiLSTM-LSTM模型的短期电力负荷预测方法.pdf
    优质
    本文提出了一种基于Attention-BiLSTM-LSTM架构的短期电力负荷预测方法，通过结合注意力机制和双向长短期记忆网络，提高了预测精度。 本段落介绍了一种基于Attention-BiLSTM-LSTM神经网络的短期电力负荷预测方法。该研究旨在通过改进的深度学习架构提高电力系统中的短期负载预测准确性，从而帮助电网运营商更好地进行资源配置与调度。文中详细探讨了模型的设计原理及其在实际数据集上的应用效果，并与其他传统及现代的方法进行了比较分析。研究表明，所提出的Attention-BiLSTM-LSTM框架能够有效捕捉时间序列中复杂的非线性关系和长期依赖特性，在预测精度方面表现出显著优势。
     
  • 基于CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM-Multihead-Attention的多变量时间序列预测（含MATLAB完整代码及数据）
    优质
    本研究提出了一种结合CEEMDAN、VMD分解技术与CNN-BiLSTM-Multihead-Attention模型的创新方法，用于高效预测多变量时间序列。附带详细MATLAB代码和实验数据，为学术界提供了全面的研究资源。 CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM-multihead-Attention多变量时序预测方法利用了二次分解结合卷积双向长短期记忆神经网络以及多头注意力机制进行模型构建，具体步骤包括：首先通过CEEMDAN对原始数据进行初步分解，并计算样本熵；然后根据样本熵结果执行kmeans聚类操作。在该基础上进一步调用VMD算法针对高频分量Co-IMF1实施二次细化分解处理。接着，将由VMD得到的高频分量与其它非高频率成分（如Co_IMF2, Co_IMF3）作为输入数据送入卷积双向长短期记忆神经网络模型中进行训练预测，并通过多头注意力机制优化输出结果。 在完成上述步骤后，对模型性能进行了全面评估。具体而言，在训练集上的误差指标如下： - 均方差（MSE）：16.4353 - 根均方差（RMSE）：4.0541 - 平均绝对误差（MAE）：3.0789 - 平均相对百分误差（MAPE）：2.77% - 决定系数R²值为 99.5704% 而在测试集上的表现如下： - 均方差（MSE）：196.0442 - 根均方差（RMSE）：14.0016 - 平均绝对误差（MAE）：10.4541 - 平均相对百分误差（MAPE）：9.4436% - 决定系数R²值为 95.3717%
     
  • 负荷预测_BP神经网络在负荷预测中的应用及研究.bp负荷预测
    优质
    本论文探讨了BP（反向传播）神经网络技术在电力系统负荷预测中的应用与优化方法。通过分析历史数据，建立模型并进行预测，旨在提高预测精度和可靠性，为电网的规划和调度提供科学依据。 利用神经网络算法进行负荷预测，通过选取若干天的历史数据来预测接下来几天的负荷情况。
     
  • 基于VMD-CNN-LSTM和VMD-CNN-BiLSTM的分类预测(Matlab完整程序及数据)
    优质
    本项目采用Matlab实现基于VMD-CNN-LSTM与VMD-CNN-BiLSTM算法的分类预测模型，提供完整的代码及实验数据，适用于时间序列分析和模式识别研究。 本段落介绍了一种使用VMD-CNN-LSTM及VMD-CNN-BiLSTM进行数据分类预测的Matlab程序，并提供了完整代码和相关数据集。该模型适用于多特征输入单输出的二分类或多分类任务，注释详尽，只需替换数据即可直接运行。此外，程序还能生成分类效果图和混淆矩阵图。 另外还包含了一个应用VMD-CNN-BiLSTM进行轴承诊断的具体案例，涵盖了从数据处理、优化VMD参数到特征提取及最终故障诊断的全过程。在优化VMD参数方面采用了最新的融合鱼鹰搜索算法与柯西变异机制的麻雀优化算法(OCSSA)，提高了效率。 最后，文章还比较了VMD-CNN-LSTM和VMD-CNN-BiLSTM两种模型的表现，强调了提出的VMD-CNN-BiLSTM模型在故障诊断中的优越性。
     
  • Python实现WOA-CNN-BiLSTM-Attention的数据分类预测（附完整程序及代码解析）
    优质
    本研究采用Python实现了一种结合WOA优化算法、CNN卷积神经网络、BiLSTM双向长短期记忆网络与注意力机制的创新数据分类预测模型。文章详细介绍了该方法的工作原理，并提供了完整的源代码及其详尽解析，旨在帮助读者深入理解并应用此先进机器学习技术于实际问题中。 本段落详细介绍了如何使用Python实现一种结合鲸鱼优化算法（WOA）、卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和注意力机制的复杂数据分类预测模型，涵盖了项目背景、目标、挑战及特点，并探讨了其应用场景以及具体的模型设计、训练与评估过程。首先通过数据预处理模块准备输入数据；接着使用WOA优化模块自动调节超参数；然后利用CNN提取空间特征并借助BiLSTM捕捉时间序列依赖性；最后采用注意力机制突出重要特征，以实现高效的数据分类。 文章包括了详细的代码示例和性能评价指标，并提供了完整的项目目录结构设计与模块化开发方案。此外还提出了多种改进方向，如模型轻量化、在线学习技术的应用以及多模态数据融合策略等方法来进一步提高该系统的实用性和泛化能力。 本段落适合具备Python编程基础及机器学习理论知识的研发人员、数据科学家和工程师阅读参考。 使用场景包括但不限于： 1. 医疗数据分析：用于疾病分类与预测； 2. 金融市场预测：进行股票价格或外汇走势的分析； 3. 工业设备故障诊断：监测设备状态并检测潜在问题点； 4. 自然语言处理任务：执行文本分类及情感倾向性判断等操作； 5. 环境数据预报：估计空气质量或其他污染指标。
     
  • 关于电力系统负荷预测的研究论文.doc
    优质
    本文深入探讨了电力系统中负荷预测的重要性，并提出了一种新的负荷预测方法，以提高预测精度和可靠性，为电网安全稳定运行提供理论支持。 电力系统负荷预测研究论文探讨了如何准确预测电力系统的未来需求。这项工作对于电网规划、运行管理和能源政策制定至关重要。通过分析历史数据、天气模式及经济指标等多方面因素，研究人员开发出了多种模型和技术来提高预测的准确性。这些方法不仅有助于优化资源配置和减少停电风险，还能促进可再生能源的有效整合与利用。 随着技术的进步和社会的发展，电力系统负荷预测面临着新的挑战和机遇。例如，在智能电网时代，数据量更大、类型更多样化；同时分布式发电以及电动汽车等新兴应用也对传统的负荷模式产生了影响。因此，未来的研究需要进一步探索机器学习算法的应用，并结合云计算平台来处理大规模复杂的数据集。 总之，《电力系统负荷预测研究论文》为该领域的学术探讨提供了宝贵资源和方向指引，对于推动整个行业的技术进步具有重要意义。
     
  • 基于高斯混合模型的CNN-BiLSTM-Attention风电场短期功率预测方法及Python与Matlab代码实现
    优质
    本研究提出了一种结合高斯混合模型、CNN-BiLSTM-Attention架构的风电场短期功率预测方法，并提供了Python和Matlab的代码实现。 基于高斯混合模型聚类的CNN-BiLSTM-Attention风电场短期功率预测方法（Python和Matlab代码实现）