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基于高斯混合模型与CNN-BiLSTM-Attention的风电场短期功率预测（含Matlab及Python完整源码和数据）

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简介：
本研究采用高斯混合模型结合CNN-BiLSTM-Attention架构进行风电场短期功率预测，提供详尽的Matlab和Python代码及数据集。 本段落介绍了一种结合高斯混合模型聚类与CNN-BiLSTM-Attention的风电场短期功率预测方法。该方法通过分析数据分布特征，并利用GMM（高斯混合模型）将大型风电场划分为若干机组群，然后使用贝叶斯信息准则指标来确定最优分组方案。最后采用基于CNN-BiLSTM-Attention的方法进行功率预测，以验证所提聚类方法的有效性及优越性。 具体步骤如下： 1. 运行data_process.m脚本生成cluster.csv文件； 2. 使用main.py执行预测任务，输出结果和图片至results文件夹内； 3. 最后运行result_analysis.m对数据进行分析。 Python部分采用Keras框架实现。

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  • 基于高斯混合模型与CNN-BiLSTM-Attention的风电场短期功率预测（含Matlab及Python完整源码和数据）
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    本研究采用高斯混合模型结合CNN-BiLSTM-Attention架构进行风电场短期功率预测，提供详尽的Matlab和Python代码及数据集。 本段落介绍了一种结合高斯混合模型聚类与CNN-BiLSTM-Attention的风电场短期功率预测方法。该方法通过分析数据分布特征，并利用GMM（高斯混合模型）将大型风电场划分为若干机组群，然后使用贝叶斯信息准则指标来确定最优分组方案。最后采用基于CNN-BiLSTM-Attention的方法进行功率预测，以验证所提聚类方法的有效性及优越性。 具体步骤如下： 1. 运行data_process.m脚本生成cluster.csv文件； 2. 使用main.py执行预测任务，输出结果和图片至results文件夹内； 3. 最后运行result_analysis.m对数据进行分析。 Python部分采用Keras框架实现。
  • 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
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    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）
  • 【SCI一区】基于BES-CNN-LSTM-Attention的风电功率预测模型（含Matlab源码 5587期）.zip
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    本资料提供了一种先进的风电功率预测方法，采用BES-CNN-LSTM-Attention混合架构，并附带详细的Matlab实现代码，适用于深入研究和应用开发。适合科研人员与工程师下载学习。 所有由海神之光上传的代码均可运行且经过验证有效，用户只需替换数据即可使用；适合初学者。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：Main.m； - 数据文件； - 其他调用函数（m文件）；无需单独运行。 - 运行结果效果图展示。 2. 支持的Matlab版本为2019b。若在其他版本中出现错误，请根据提示进行相应修改，或联系博主寻求帮助。 3. 代码运行步骤： 步骤一：将所有文件放置到Matlab当前的工作目录下； 步骤二：打开除Main.m之外的所有m文件（无需单独执行）； 步骤三：运行程序直至获得结果输出。 4. 技术支持与服务咨询 - 提供博客或资源的完整代码提供。 - 期刊或参考文献复现； - Matlab程序定制开发； - 科研合作项目洽谈； 智能优化算法-CNN-LSTM-Attention风电功率预测系列： 4.1 遗传算法GA与蚁群算法ACO结合CNN-LSTM-Attention的风电功率预测。 4.2 粒子群算法PSO及蛙跳算法SFLA应用于CNN-LSTM-Attention框架下的风电功率预测； 4.3 利用灰狼优化器GWO和狼群算法WPA进行基于CNN-LSTM-Attention模型的风电功率预测工作； 4.4 鳄鱼优化（或称鲸鱼）算法WOA及麻雀搜索算法SSA在CNN-LSTM-Attention架构中用于风电功率预测研究。 4.5 萤火虫算法FA和差分进化DE技术结合于基于CNN-LSTM-Attention的风电功率预测模型。
  • 基于MATLAB的CNN-BiLSTM-Attention模型多输入单输出回归预测（含完整源码及数据）
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    本研究提出了一种利用MATLAB实现的CNN-BiLSTM-Attention混合模型，用于解决复杂时间序列的数据预测问题。该模型采用多输入单输出结构进行回归分析，并提供了包含全部代码和原始数据集以供学术交流与应用实践。 在Matlab环境中实现CNN-BiLSTM-Attention模型用于多变量回归预测的方法如下： 1. 数据集 `data` 格式为Excel文件，包含7个输入特征和1个输出特征。 2. 运行主程序文件即可开始执行代码。 3. 在命令窗口中会显示MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）和MBE（平均偏差误差），这些评估指标可以帮助分析模型预测的准确性。数据集及源码可以在下载区域获取，但请注意确保将它们放置在同一文件夹内，并使用Matlab 2021b或更新版本运行。 4. 在注意力机制模块中采用了SEBlock（Squeeze-and-Excitation Block）结构单元来增强通道维度上的特征表达能力。该模块引入了通道级的注意力机制，通过为每个特征通道添加权重以突出其重要性，在不同的任务下可以加强或者削弱特定的特征信息，从而更有效地提取有用的特性。 5. SEBlock的操作流程主要包括三个步骤：首先执行Squeeze（压缩）操作，这一步骤会将空间维度的信息进行整合而保持原有的通道数量不变；接着是融合全局信息的过程——即通过全局池化技术来生成实数值向量。这些实数是由每个特征通道的值加权平均得到的，在计算过程中需除以整个输入图像的空间尺寸（H*W）。 6. 接下来进行Excitation（激励）操作，这是SEBlock的关键部分之一，它会根据上述步骤产生的权重来调整各个通道的重要性程度。
  • 基于CNN-GRU-Attention的时间序列预测模型（含Matlab完整源码及数据）
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    本研究提出一种结合卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和注意力机制(Attention)的时间序列预测模型，提供全面的Matlab实现代码与实验数据。 基于卷积门控循环单元结合注意力机制(CNN-GRU-Attention)的时间序列预测采用单输出结构，在Matlab 2021及以上版本中运行。该模型融合了卷积神经网络与门控循环单元，并引入SE注意力机制，提高了时间序列预测的准确性。评价指标包括平均绝对误差（MAE）、均值偏差误差（MBE）和根均方误差（RMSE）。代码质量高且易于学习和替换数据。
  • 基于Python的时间序列预测:LSTM-Attention-XGBoost与CNN-LSTM模型(含完整源码及数据)
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    本项目采用Python实现LSTM-Attention-XGBoost和CNN-LSTM两种时间序列预测模型，并提供完整源代码及数据集，适用于深度学习领域研究。 1. 使用Python实现LSTM-Attention-XGBoost、CNN-LSTM的时间序列预测（包含完整源码和数据） 2. 机器学习：XGboost 回归模型；深度学习/堆叠模型：GRU、CNN、CNN-注意力混合方法等
  • 基于Python的Attention-CNN-BiLSTM模型在股票价格预测中的应用示例（含完整代码及数据）
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    本研究介绍了一种结合注意力机制、卷积神经网络和双向长短期记忆网络的新型算法框架，用于提高股市预测准确性。通过使用Python编程语言实现Attention-CNN-BiLSTM模型，并提供了完整的源代码和相关数据集供读者参考学习。 本段落详细介绍了使用Python实现Attention-CNN-BiLSTM深度学习模型进行时间序列股票价格预测的方法。首先阐述了环境配置需求及必要的软件包，并生成了一组示例股票价格数据，随后进行了数据预处理和划分步骤；接着具体展示了模型的实现流程，包括CNN提取特征、BiLSTM处理长期依赖以及Attention层优化信息聚焦的过程。然后演示了基于真实市场数据对模型进行训练与评估的具体操作方法和技术细节，并给出了直观的效果展示图以便读者理解和复现实验。 本段落适用于希望掌握利用深度学习模型预测股市走向的研发人员和学者，尤其是从事金融数据分析的研究员、具备一定机器学习和深度学习理论背景的知识工作者及学生。该模型旨在为金融市场提供科学合理的定价支持，帮助机构和个人投资者作出更理性的决策。 需要注意的是，由于股价受多种因素共同驱动的特点，即使高性能的模型也可能存在较大的误差，在实践中需考虑使用多种模型相互验证以提高预测结果的可信度。
  • 基于Python的ARIMA-LSTM-Attention模型时序预测（含完整源码及数据）
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    本项目提出了一种结合ARIMA、LSTM与Attention机制的混合模型，用于时间序列预测，并提供了完整的Python代码和相关数据集。 Python实现ARIMA-LSTM-Attention差分自回归移动平均模型结合注意力机制长短期记忆网络时间序列预测（完整源码和数据） 使用Python实现了一种结合了ARIMA、LSTM及Attention机制的时间序列预测方法，适用于初学者学习。 仿真平台： anaconda + pycharm + python + Tensorflow 注意事项：代码包含详细的注释，几乎每一行都有解释说明，方便新手入门理解。 2. 该代码具有参数化编程的特点，便于根据需要调整参数，并且代码结构清晰、易于阅读和修改。 3. 此项目适合计算机科学、电子信息工程及数学专业的大学生作为课程设计、期末作业或毕业设计使用。 作者介绍：一位在大公司工作的资深算法工程师，在Matlab与Python的算法仿真领域拥有8年的经验，擅长于智能优化算法、神经网络预测方法、信号处理技术以及元胞自动机等多种领域的研究工作。如果有兴趣了解更多相关仿真实验源码和数据集的需求，请直接联系作者获取更多信息。
  • 基于历史风电场数据的短期风力发电概率预测模型.7z
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    本研究开发了一种利用历史风电场数据进行短期风力发电量概率预测的新模型。该模型能够有效提高预测精度，为电网调度提供有力支持。文件格式为.7z压缩包，内含相关算法代码和实验数据。 标题中的“利用历史风电场数据预测短期风力发电的概率模型”是一个典型的机器学习或统计建模项目，旨在通过分析过去风电场的发电数据，构建一个概率模型，以预测未来的短期风力发电情况。这种预测对于电力系统调度、能源管理以及风电场的运营决策具有重要意义。 描述中提到“简单程序和风电数据”，这表明提供的压缩包可能包含两部分核心内容：一是用Python编写的代码，用于处理数据和构建预测模型；二是风电场的历史发电数据，这是训练和测试模型的基础。Python是一种广泛用于数据分析和机器学习的语言，其丰富的库如Pandas、NumPy和Scikit-learn等，使得数据预处理和模型构建变得高效。 从标签“电气”来看，这个项目涉及的是电力工程领域的应用，特别是可再生能源——风能的利用。风电的不确定性对电网稳定性和电力市场交易带来了挑战，因此准确的短期风力预测对于电力系统的平衡和安全至关重要。 “数据集”标签提示我们，压缩包内可能包含一个或多个数据文件，这些文件可能以CSV或其他格式存储，包含风速、风向、发电机功率等关键变量。数据预处理是建模前的关键步骤，包括清洗、缺失值处理、异常值检测和时间序列转换。 “程序”标签意味着压缩包内有源代码文件，可能是用Python编写的脚本，用于加载数据、进行数据探索、特征工程、模型训练、验证和预测。这些脚本可能使用了数据科学中的常见技术，例如线性回归、时间序列分析（如ARIMA模型）、随机森林和支持向量机等。 综合以上信息，我们可以预见这个项目将涵盖以下知识点： 1. **时间序列分析**：理解风力发电的时序特性以及如何处理具有时间依赖性的数据。 2. **数据预处理**：清洗和准备数据，包括缺失值和异常值的处理、归一化或标准化等步骤。 3. **特征工程**：提取与风力发电相关的特征，如风速、风向、温度和湿度等变量。 4. **Python编程**：使用Python进行数据分析和模型构建，例如利用Pandas操作数据，并用Matplotlib或Seaborn进行可视化。 5. **机器学习模型**：训练并评估各种机器学习算法，包括线性回归、决策树、随机森林以及神经网络等方法。 6. **模型验证与优化**：应用交叉验证技术来调整超参数和提高预测性能，通过RMSE（均方根误差）或MAE（平均绝对误差）度量模型的准确程度。 7. **风电场运行原理**：了解风力发电机的工作机制，并掌握如何将风速转换为电能的过程。 8. **电力系统调度**：理解短期风力预测在电力市场和电网调度中的重要性。 通过这个项目，不仅可以学习到数据科学与机器学习的技术知识，还能加深对可再生能源领域的认识。实际操作有助于提升解决类似问题的能力，并为进一步从事清洁能源领域的工作奠定坚实基础。
  • 利用CNN-LSTM-Attention模型的时间序列预测(含Matlab完整源码及数据)
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    本项目采用CNN-LSTM-Attention架构进行时间序列预测，提供详尽的Matlab代码与实验数据，适用于深度学习领域研究。 基于卷积长短期记忆网络结合SE注意力机制的时间序列预测方法使用单输出模型进行时间序列预测。该代码在Matlab 2021及以上版本中运行良好，并提供了包括MAE、MBE、RMSE在内的评价指标，以评估模型的性能。代码质量高且易于学习和替换数据，适合研究与应用。