风力发电功率预测(CEEMDAN-LSTM-CNN-CBAM模型,Python代码)

 1.前言

1.1.运行效果:风力发电功率预测(CEEMDAN-LSTM-CNN-CBAM模型,Python代码)_哔哩哔哩_bilibili

1.2.环境库:

风力发电功率预测(CEEMDAN-LSTM-CNN-CBAM模型,Python代码)_第1张图片

如果库版本不一样, 一般也可以运行,这里展示我运行时候的库版本,是为了防止你万一在你的电脑上面运行不了,可以按照我的库版本进行安装并运行  

如果想查看自己本地目前库的版本,可以运行下面的代码

2.数据集介绍

2022年美国某个风电场数据集(从1月1号中午12:00开始收集数据,截止时间为:12月31号下午11:00,每隔一个小时收集数据一次),一共8760行数据。

一共有6列数据:列名字为Time stamp(2022); System power generated | (kW) ;Wind speed | (m/s); Wind direction | (deg); Pressure | (atm) ;Air temperature | ('C);

对应的中文名字:时间戳("Time stamp");系统发电功率;风速;风向;气压;空气温度。

数据开始位置

风力发电功率预测(CEEMDAN-LSTM-CNN-CBAM模型,Python代码)_第2张图片

数据截止位置

风力发电功率预测(CEEMDAN-LSTM-CNN-CBAM模型,Python代码)_第3张图片

3.项目文件夹

风力发电功率预测(CEEMDAN-LSTM-CNN-CBAM模型,Python代码)_第4张图片

data文件装载风力发电数据集

CEEMDAN-LSTM-CNN-CBAM.py是CEEMDAN-LSTM-CNN-CBAM模型

version.py是查看自己本地目前库的版本

imf.png保存的是分解的IMF

result.png保存的是测试集预测值与真实值的对比图

4.效果

风力发电功率预测(CEEMDAN-LSTM-CNN-CBAM模型,Python代码)_第5张图片

对项目感兴趣的,可以关注最后一行

import tensorflow as tf
print("TensorFlow版本:", tf.__version__)
import numpy as np
import pandas as pd
import datetime as dt
import plotly
import matplotlib
#数据集和代码:https://mbd.pub/o/bread/ZZWZm55s

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