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电力需求预测（基于时间卷积网络）-DL源码。

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简介：
时间卷积网络在能源领域的时间序列预测应用由拉拉·贝尼特斯、M.Carranza-García、Luna-Romera, JM 和 Riquelme, JC 撰写，该存储库包含了相应的源代码。 该研究集中于利用时间卷积网络对与能源相关的时序数据进行预测。 该成果发表于《应用科学》杂志，2020年第10卷第7期，页码为2322（doi：10.3390 / app10072322）。 为了评估其性能，我们进行了多项实验，利用了不同的TCN架构，并对其结果与LSTM架构进行了对比分析。 相关的两个数据集均可供查阅。 在TCN的实施过程中，我们采用了特定的库。

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  • 电力需求预测-ElectricDemandForecasting-DL:基于时间卷积网络的源码分析
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    本篇文章深入探讨了利用时间卷积网络进行电力需求预测的方法，并提供了详细的源代码解析。通过DL技术的应用，旨在提高预测精度，为能源管理提供有力支持。 时间卷积网络在能源相关的时间序列预测中的应用由拉拉·贝尼特斯（Lara-Benítez）、M.Carranza-García、Luna-Romera，JM以及Riquelme，JC共同完成，并发表于《应用科学》期刊2020年第10卷第7期。我们使用了不同的TCN架构来进行与能源相关的时间序列预测实验，并将其结果与LSTM架构进行了比较。这两个数据集可以获取到。对于TCN的实施，我们采用了特定的库进行操作。
     
  • 基于Python的TCN时间卷积神经网络在电力负荷预测中的应用（含完整源码及数据）
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    本研究运用Python实现的时间卷积神经网络(TCN)模型，针对电力系统负荷进行精准预测。文中不仅详尽解析了TCN的工作原理及其优势，还提供了实用的代码和真实数据集供读者实践操作，旨在提升电力系统的运行效率与经济效益。 Python实现基于TCN（时间卷积神经网络）的电力负荷预测模型。TCN 不像图像卷积那样通过池化层扩大感受野，而是通过增大扩张因子以及增加层数来扩展感受野，这使得它能够利用更长的历史时序信息，从而降低预测误差并提高准确率。残差连接允许网络加深而不丢失准确性,这种跨层连接的结构使信息可以在神经网络的不同层之间直接传递，不受层数限制，提高了训练效率和准确性。TCN 的主要组成部分包括扩张因果卷积以及残差连接。 代码依赖： - Python 3.8 - keras==2.6.0 - matplotlib==3.5.2 - numpy==1.19.4 - pandas==1.4.3 - tensorflow==2.6.0
     
  • 基于时间卷积注意力网络的时间序列预测——以光伏功率预测为例的毕设项目分享
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    本项目运用时间卷积注意力网络进行时间序列预测，并以光伏功率预测为案例，探讨模型在实际场景中的应用效果。 标题“基于时间卷积注意神经网络（TCAN）的时间序列预测-光伏功率预测实例”描述了一个使用深度学习技术——特别是时间卷积注意力网络对光伏功率进行预测的实际项目案例。 在数据分析领域，特别是在可再生能源如光伏发电中，准确地预测未来的电力输出是优化能源管理和调度的关键。时间卷积网络（Temporal Convolutional Networks, TCNs）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，特别适用于信号分析、视频分析和自然语言处理等领域。TCN通过一维卷积层捕获不同时间尺度上的模式，并使用残差块加深网络结构以增强长期依赖关系的学习能力。注意力机制则进一步增强了对关键信息的关注度，使模型能够更好地理解哪些时间段的信息更为重要。 光伏功率预测通常包括以下步骤： 1. 数据收集：获取历史的光伏发电数据及影响发电效率的各种气象因素（例如光照强度、温度和风速）的数据。 2. 数据预处理：清洗原始数据，填补缺失值或异常值，并进行归一化或标准化以利于模型训练。 3. 特征工程：构建有助于预测光伏功率输出的相关特征集。这可能包括考虑日出日落时间、云层覆盖度及季节性影响等信息。 4. 模型构建：使用TCAN建立一个预测模型，该模型通常由卷积层、池化层、注意力机制和全连接层组成，并通过反向传播算法优化参数设置。 5. 训练与验证：将数据集划分为训练集、验证集及测试集。利用训练集调整模型的超参数；使用验证集防止过拟合现象的发生；最后，用测试集合评估模型预测结果的一致性和准确性。 6. 结果评估：常用评价指标包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R^2），以衡量模型性能的好坏程度。 7. 应用部署：将经过充分训练的模型应用到实际光伏功率预测系统中，实时接收输入数据并输出预测结果，为电网调度提供决策支持。 该项目提供了从理论基础到实践操作的一个深度学习案例分析，展示了如何利用TCAN这一先进的机器学习架构来解决时间序列预测问题，并特别关注于具有复杂周期性和非线性特性的光伏功率数据分析。对于从事相关研究的学生或研究人员来说，这是一个极佳的学习和参考资源，有助于深入了解时序数据处理以及在可再生能源领域的深度学习应用前景。
     
  • Keras TCN：基于Keras的时间卷积网络
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    Keras TCN是基于Keras框架实现的时间卷积网络库，专为处理序列数据设计，适用于语音识别、自然语言处理等多种时序任务。 Keras TCN与所有主要/最新的Tensorflow版本（从1.14到2.4.0+）兼容。安装命令为：pip install keras-tcn。 为什么选择时间卷积网络？相较于具有相同容量的循环体系结构，TCN拥有更长的记忆能力。在各种任务上，如序列MNIST、加法问题、复制内存及字级PTB等，其性能始终优于LSTM/GRU架构。此外，它还具备并行处理的能力、灵活的接收场大小以及稳定的梯度，并且所需的训练内存较低，可以接受不同长度的输入。 TCN的核心是放大因果卷积层堆栈（Wavenet, 2016）可视化。通常的方法是在Keras模型中导入TCN层来使用它。以下是一个回归任务的例子： ```python from tensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras import Input, Model from tcn import TCN, tcn_full_summary batch_size, timesteps, input_dim = None # 定义变量值 ``` 此代码片段展示了如何在Keras模型中使用TCN层。对于更多示例，请参阅相关文档或源码中的其他任务案例。
     
  • Python中TCN时间卷积神经网络的时间序列预测实现（含完整源码）
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    本文介绍了如何使用Python中的TCN（Temporal Convolutional Networks）进行时间序列预测，并提供了完整的代码示例。适合对时间序列分析感兴趣的读者参考学习。 Python实现TCN时间卷积神经网络进行时间序列预测（完整源码）
     
  • 基于MATLAB的TCN时间卷积网络多输入回归预测（含完整源码及数据）
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    本项目采用MATLAB开发，利用TCN时间卷积网络进行多输入回归预测，并提供完整的源代码和相关数据集，适用于深度学习领域的时间序列分析。 MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多输入回归预测（完整源码和数据）。数据为多输入回归类型，包含7个特征作为输入，输出1个变量。程序乱码可能是由于版本不一致导致的，可以用记事本打开并复制到你的文件中。运行环境要求MATLAB 2021b及以上版本。
     
  • 时间卷积网络TCN的代码.zip
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    本资源包含时间卷积网络（TCN）的完整Python实现代码，适用于序列预测和自然语言处理等任务，帮助研究者快速上手深度学习中的时序数据建模。 在SCI论文中使用的代码、数据及程序通过时间卷积网络建立预测模型进行预测，其效果比LSTM和CNN更为精确。
     
  • 基于MATLAB的卷积神经网络(CNN)在时间序列预测中的应用
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    本研究探讨了利用MATLAB平台构建的卷积神经网络（CNN）模型，在处理和预测时间序列数据方面的效能。通过实验分析，验证了CNN在捕捉时间序列特征及趋势上的优越性。 1. 视频演示：本视频展示了如何使用Matlab实现卷积神经网络进行时间序列预测，并提供了完整的源码和数据。 2. 本段落介绍了基于单列数据的递归预测方法，即自回归模型在时间序列预测中的应用。 3. 在评估预测效果时采用了多种指标，包括R2、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）和RMSE（均方根误差）。 4. 文章还展示了拟合效果图以及散点图来直观地展示数据与模型之间的关系。 5. 数据格式要求为Excel 2018B及以上版本。
     
  • 基于QRTCN的时间卷积神经网络分位数回归区间预测及Matlab代码实现
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    本研究提出了一种基于改进时间卷积神经网络(QRTCN)的分位数回归方法，用于区间预测，并提供了详细的MATLAB代码实现。 QRTCN时间卷积神经网络分位数回归区间预测附Matlab完整源码 运行环境：matlab2023及以上版本。 该代码使用风电功率数据集进行实验，适用于相关领域的研究与应用。
     
  • 利用卷积神经网络进行时间序列预测的MATLAB代码
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    这段简介可以这样写：“利用卷积神经网络进行时间序列预测的MATLAB代码”提供了基于CNN的时间序列分析解决方案。该资源包含详细的注释和示例数据，适用于金融、气象等领域的趋势预测研究与应用开发。 基于卷积神经网络的时间序列预测的MATLAB代码提供了一种有效的方法来处理时间序列数据，并可以应用于多种场景中的预测问题。这类方法利用了深度学习技术的强大功能，能够捕捉到复杂的数据模式并进行准确的未来趋势预测。通过使用卷积层，该模型特别擅长于提取时序特征，适用于金融、气象和医疗等领域的数据分析任务。