基于CNN风电功率预测matlab

基于引用\[1\]中提出的混合CNN-LSTM系统模型，可以在Matlab中进行风电功率预测。该模型结合了CNN网络和LSTM网络，通过双向全局时间特征提取和局部非相关性特征提取，以获得更准确的时间特征。在注意力机制的作用下，合理地选择分配权重。然后将两个通道的数据特征进行融合，并通过全连接层进行回归层预测。在模型中引入Dropout层可以防止过拟合，引入批归一化可以提高模型的收敛速度。在Matlab中，可以使用深度学习工具箱来实现该模型，并使用已有的风电功率数据进行训练和预测。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于卷积神经网络结合注意力机制长短记忆网络CNN-LSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测附matlab...](https://blog.csdn.net/qq_59747472/article/details/129786560)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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