基于CNN-Lstm负荷预测（Python代码实现）

 ‍个人主页：研学社的博客 

欢迎来到本博客❤️❤️

博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

本文目录如下：

目录

1 概述

2 运行结果

3 参考文献

4 python代码、数据

---

1 概述

利用cnn-Lstm提取深层特征，concatenate进行特征融合，进入attention机制，最终输出负荷数值

input.py为读取原始数据，输入的数据为校园综合能源系统数据

attention_model.py输入冷、热、电负荷，提取深层特征，加入attention机制，观察结果，模型流程图保存在attention_model.png

multi_attention_model.py分别利用cnn-Lstm提取冷、热、电负荷深层特征，concatenate进行特征融合，进入attention机制，最终输出负荷数值，模型流程图保存在multi_attention_model.png，bar_1.png为权重柱状图。

                     

2 运行结果

                               

 

 部分代码：

# # 单独训练电负荷模型，提取电负荷深层特征
# model, middle = elec_model()
# model = load_model("./elec.h5")
# model.summary()
# middle = load_model("./elec_feature.h5")
# elec_feature = middle.predict(X_test[0, :, 0].reshape((1, 24, 1)))
# print("------------------------")
# print("elec_feature.shape: ", elec_feature.shape)  # (712, 24, 48)
# print(elec_feature)
#
# # weight_Dense_1 = model.get_layer('elec_feature').get_weights()
# # weight_Dense_1 = np.array(weight_Dense_1)
# # print("weight_Dense_1[0].shape: ", weight_Dense_1[0].shape)
# # print("weight_Dense_1: ", weight_Dense_1)
# # # print("bias_Dense_1: ", bias_Dense_1)


def cool_model():
    time_steps = 24
    input_dim = 1
    lstm_units = 48
    epoch = 200
    batch_size = 48

    input_tensor = Input(shape=(time_steps, input_dim), name='cool_input')
    cnn_out = Conv1D(filters=64, kernel_size=1, activation='relu', name="cool_cnn")(input_tensor)
    hidden_1 = Dropout(0.3, name='cool_dropout1')(cnn_out)
    lstm_out = CuDNNLSTM(lstm_units, return_sequences=True, name='cool_feature')(hidden_1)
    hidden_2 = Dropout(0.3, name='cool_dropout2')(lstm_out)
    hidden_3 = Flatten(name='cool_flatten')(hidden_2)
    output = Dense(1, activation='sigmoid', name='cool_dense')(hidden_3)

    model = Model(input_tensor, output)
    model.summary()

    model.compile(loss='mae', optimizer='adam')
    # plot_model(model, to_file='model.png')
    model.fit(X_train[:, :, 1].reshape((2920, 24, 1)), y_train[:, 1], epochs=epoch, batch_size=batch_size, shuffle=False)

    middle = Model(input_tensor, model.get_layer('cool_feature').output)

    model.save("./cool.h5")
    middle.save("./cool_feature.h5")
    return model, middle

3 参考文献

部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

4 python代码、数据