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

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

个人主页：Matlab科研工作室

个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

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

参考文献

部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度

2 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

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

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9  雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别