回归预测 | Matlab实现基于CNN-SE-Attention-ITCN多特征输入回归组合预测算法

回归预测 | Matlab实现基于CNN-SE-Attention-ITCN多特征输入回归组合预测算法

目录

    • 回归预测 | Matlab实现基于CNN-SE-Attention-ITCN多特征输入回归组合预测算法
      • 预测效果
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

预测效果

在这里插入图片描述

基本介绍

【模型简介】CNN-SE_Attention结合了卷积神经网络(CNN)和注意力机制。在传统的CNN中,特征表示是静态的,无法适应不同任务和场景的需求。而引入SE-Attention机制后,网络能够动态地调整特征图的重要性,以更好地捕获关键特征。
已有研究表明,传统时间卷积网络难以提取输入数据的内部相关信息,扩展卷积会导致局部特征丢失,因此提出改进时间卷积网络(ITCN),模型参考以下论文。
该组合模型首先通过CNN-SE_Attention挖掘输入矩阵各影响因素与输出间的深层隐含信息,然后利用改进的TCN提取时序特征,构建长依赖关系,生成各影响因素与输出的非线性关系,对光伏功率进行回归预测。
【适用领域】光伏预测、风电预测、房价预测、股票预测等多种应用场景。
【方便使用】文件提供了详细的注释以及评价指标,直接替换数据集即可使用,无需大幅修改程序,注释清晰,易于你的理解与修改。一键运行,一键出图。
【示例】采用光伏场数据作为输入数据,包括组件温度、温度、气压、湿度等天气特征,预测光伏发电功率,具有很强的实际应用意义。输入数值天气特征,预测光伏发电功率,实现多特征输入,单特征输出。
【模型评价】有多种评价指标任你选择,为体现真实性,我用未清洗的数据进行测试,模型预测效果极佳,通过修改参数,特征工程可进一步增加预测精度。
注释清晰,适合初学者学习使用。

在这里插入图片描述

程序设计

  • 完整源码和数据获取方式私信博主回复Matlab实现基于CNN-SE-Attention-ITCN多特征输入回归组合预测算法。
%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%%  数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);%%  均方根误差
error1 = sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M);
error2 = sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N);%%  适应度曲线%%
%决定系数
R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1)^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;
R2 = 1 - norm(T_test -  T_sim2)^2 / norm(T_test -  mean(T_test ))^2;%%
%均方误差 MSE
mse1 = sum((T_sim1 - T_train).^2)./M;
mse2 = sum((T_sim2 - T_test).^2)./N;% CSDN 机器学习之心

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/833114.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

navicat premium16.3.9重置

软件下载 官网地址:https://navicat.com.cn/products/ # 准备脚本 1、建一个txt 2、复制以下代码 3、修改文件格式为bat 4、运行bat文件 5、重新打开navicat,试用期重置为14 经测试16.2.3以上版本均可用 echo off set dnInfo set dn2ShellFolder set r…

【计组OS】访存过程以及存储层次化结构

苏泽 本专栏纯个人笔记作用 用于记录408 学习的笔记记录(敲了两年码实在不习惯手写笔记了) 如果能帮助到大家当然最好 但由于是工作后退下来备考 很多说法和想法都会结合实际开发的思想 可能不是那么的纯粹应试哈 希望大家挑选自己喜欢的口味食用…

AIGC技术的未来与展望

如何看待AIGC技术? 方向一:技术应用 AIGC(人工智能生成内容)技术已经在多个领域得到应用,包括但不限于传媒、电商、教育、娱乐和工业设计。例如,在传媒行业,AIGC技术被用于自动生成新闻稿件、…

SpringBootWeb入门

SpringBoot可以帮助我们快速的构建应用程序、简化开发、提高效率 创建SpringBoot工程,并勾选web开发相关依赖 定义HelloController类,添加方法,并添加注解 运行测试 创建SpringBoot工程(联网下载) 在File里面点击new Module 点击next 修…

信创 | 信创产业数字化转型与升级:路径规划与实践!

信创产业的数字化转型与升级路径,主要围绕着构建国产化信息技术软硬件底层架构体系和全周期生态体系,解决核心技术关键环节“卡脖子”的问题,以推动中国经济数字化转型的平稳健康发展。 一、信创产业的发展趋势包括: 加强国产信息…

UVA1048/LA3561 Low Cost Air Travel

UVA1048/LA3561 Low Cost Air Travel 题目链接题意输入格式输出格式 分析AC 代码 题目链接 本题是2006年ICPC世界总决赛的A题 题意 很多航空公司都会出售一种联票,要求从头坐,上飞机时上缴机票,可以在中途任何一站下飞机。比如,假…

避雷!这本7.7分毕业神刊,影响因子狂涨6.179,最新分区上升,却沦为风险期刊!

近日,科睿唯安又连续对多本期刊进行重新评估,多本「JCR Q1」沦为风险期刊。 值得注意的是,又一本中科院顶刊COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE被打上“On Hold”标签,这是目前“黑名单”收入的第三本中科院TOP刊。 此前&#xff…

基于Springboot的校园新闻管理系统(有报告)。Javaee项目,springboot项目。

演示视频: 基于Springboot的校园新闻管理系统(有报告)。Javaee项目,springboot项目。 项目介绍: 采用M(model)V(view)C(controller)三层体系结构…

硬件设计细节1-缓冲驱动器使用注意事项

目录 一、缓冲驱动器二、实例分析1.硬件结构2.问题描述3.原因分析4.原因定位 三、结论 一、缓冲驱动器 缓冲驱动器通常用于隔离、电平转换等应用场景。在使用时,需要关注的点较多,如电平范围、频率范围、延时、控制方式、方向以及输入输出状态。通常&am…

Redis(持久化)

文章目录 1.RDB1.介绍2.RDB执行流程3.持久化配置1.Redis持久化的文件是dbfilename指定的文件2.配置基本介绍1.进入redis配置文件2.搜索dbfilename,此时的dump.rdb就是redis持久化的文件3.搜索dir,每次持久化文件,都会在启动redis的当前目录下…

初识C++ · 类和对象(下)

目录 1 再谈构造函数 2 类中的隐式类型转换 3 Static成员 4 友元和内部类 5 匿名对象 6 编译器的一些优化 1 再谈构造函数 先看一段代码: class Date { public :Date(int year, int month, int day){_year year;_month month;_day day;} private:int _ye…

【强训笔记】day13

NO.1 代码实现&#xff1a; #include <iostream>#include<string>using namespace std;int n,k,t; string s;int func() {int ret0;for(int i0;i<n;i){char chs[i];if(chL) ret-1;else{if(i-1>0&&i-2>0&&s[i-1]W&&s[i-2]W) retk…

C++:模板初阶

文章目录 泛型编程函数模板概念函数模板格式函数模板的原理函数模板的实例化模板参数的匹配原则 模板类类模板的定义格式类模板实例化 泛型编程 如何实现一个通用的交换函数呢&#xff1f; 函数重载可以帮助我们完成 void Swap(int& left, int& right) {int temp l…

数据仓库项目---Day01

文章目录 框架的安装包数据仓库概念项目需求及架构设计项目需求分析项目框架技术选型系统数据流程设计框架版本选型集群资源规划设计 数据生成模块数据埋点主流埋点方式埋点数据上报时机 服务器和JDK准备搭建三台Linux虚拟机(VMWare)编写集群分发脚本xsyncSSH无密登录配置JDK准…

Read timed out. (python 安装第三方库超时)

不少人在安装python第三方库的时候经常发生下面情况 解决方法就是往上找 我这里就是 jupyterlab-4.1.8-py3-none-any.whl安装时间过长&#xff0c;失败 那就去国内镜像网站下载下来离线安装 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/xxx&#xff08;xxx就是你的包名&#…

Linux 进程间通信之共享内存

&#x1f493;博主CSDN主页:麻辣韭菜&#x1f493;   ⏩专栏分类&#xff1a;Linux知识分享⏪   &#x1f69a;代码仓库:Linux代码练习&#x1f69a;   &#x1f339;关注我&#x1faf5;带你学习更多Linux知识   &#x1f51d; ​ 目录 ​编辑​ 前言 共享内存直接原理…

Spring Boot3.x集成Disruptor4.0

Disruptor介绍 Disruptor是一个高性能内存队列&#xff0c;研发的初衷是解决内存队列的延迟问题(在性能测试中发现竟然与I/O操作处于同样的数量级)。基于Disruptor开发的系统单线程能支撑每秒600万订单&#xff0c;2010年在QCon演讲后&#xff0c;获得了业界关注。2011年&…

Oracle12之后json解析包怎么调用

在 Oracle 12g 及之后的版本中&#xff0c;Oracle 提供了对 JSON 的原生支持&#xff0c;使得在数据库中存储、查询和解析 JSON 数据变得更为简单。你可以使用 Oracle 提供的 SQL 函数和操作符来处理 JSON 数据。 以下是一些常用的 Oracle SQL 函数和操作符&#xff0c;用于解…

02-大厂电商设计解析之商品管理系统

1 雪花算法使用 IdWorker idWorkernew IdWorker(1,1); for(int i0;i<10000;i){long id idWorker.nextId();System.out.println(id); } 配置分布式ID生成器 将IdWorker.java拷贝到util包在工程的resources下新增applicationContext-service.xml <!‐‐雪花ID生成器‐…

geojson文件规格

geojson文件示例&#xff0c; {"type": "FeatureCollection","features": [{"type": "Feature","geometry": {"type": "Point","coordinates": [102.0, 0.5]},"properties&q…