EI级 | Matlab实现TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比

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内容介绍

风电作为一种清洁、可再生能源,近年来得到了快速发展。准确预测风电功率输出对于提高风电场运行效率,优化电力系统调度,保证电网稳定运行至关重要。传统的风电功率预测方法主要依赖于统计学和机器学习模型,例如ARIMA、SVM等,但这些方法往往难以捕捉到风电功率输出的非线性、时变性和复杂依赖关系。近年来,深度学习技术在时间序列预测领域取得了巨大成功,尤其是时间卷积神经网络(TCN)和长短记忆神经网络(LSTM)等模型,能够有效地提取时间序列中的特征信息,提升预测精度。

模型架构

本研究提出了一种基于时间卷积神经网络结合长短记忆神经网络多头注意力机制的 TCN-LSTM-Multihead-Attention 风电多输入预测模型。该模型主要包括以下几个部分:

  1. 多输入层: 该层负责整合风速、气温、气压等多种气象数据以及历史风电功率数据,作为模型的输入。

  2. 时间卷积神经网络层 (TCN): TCN 采用因果卷积结构,能够有效地提取时间序列中的长期依赖关系,并且通过膨胀卷积可以捕捉不同时间尺度的特征信息。

  3. 长短记忆神经网络层 (LSTM): LSTM 擅长处理序列数据中的长期依赖关系,可以有效地记忆历史信息,并根据当前输入做出预测。

  4. 多头注意力机制层 (Multihead-Attention): 多头注意力机制可以从多个角度关注输入序列中的关键信息,并根据不同角度的权重进行融合,提升模型的特征提取能力。

  5. 全连接层: 该层用于将模型的输出映射到最终的风电功率预测值。

模型训练

模型训练采用Adam优化器,并以均方误差作为损失函数。在训练过程中,我们使用滑动窗口方法将训练数据划分为多个时间序列片段,并使用批处理方法进行训练。

模型评估

为了评估模型的预测性能,我们使用以下指标:

  • 均方根误差 (RMSE):衡量预测值与真实值之间的平均误差。

  • 平均绝对误差 (MAE):衡量预测值与真实值之间的平均绝对误差。

  • 决定系数 (R-squared):衡量模型对数据的拟合程度。

实验结果

我们使用来自某风电场的实际数据进行了实验,并将提出的 TCN-LSTM-Multihead-Attention 模型与以下模型进行了对比:

  • LSTM 模型: 仅使用 LSTM 网络进行预测。

  • TCN 模型: 仅使用 TCN 网络进行预测。

  • TCN-LSTM 模型: 结合 TCN 和 LSTM 网络进行预测。

实验结果表明,TCN-LSTM-Multihead-Attention 模型在 RMSE、MAE 和 R-squared 等指标上均取得了最好的预测效果,显著优于其他模型。这表明,多头注意力机制能够有效地提升模型的特征提取能力,进一步提高预测精度。

结论

本文提出了一种基于时间卷积神经网络结合长短记忆神经网络多头注意力机制的 TCN-LSTM-Multihead-Attention 风电多输入预测模型。该模型能够有效地提取风电功率输出的多输入数据中的特征信息,并利用多头注意力机制进行特征融合,提升预测精度。实验结果表明,该模型在风电功率预测方面具有良好的效果。

⛳️ 运行结果

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参考文献

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2.14 PNN脉冲神经网络分类
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2.17 时序、回归预测预测和分类
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方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
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旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
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