CNN风电功率预测matlab

基于CNN的风电功率预测可以使用MATLAB进行实现。引用\[1\]中提到了一种基于CNN-LSTM的短期风电功率预测方法，可以作为参考。在这种方法中，CNN用于提取隐藏的空间特征，而LSTM用于处理时间序列数据。通过训练模型，可以预测未来一段时间内的风电功率。引用\[2\]中提到了CNN具有稀疏连接和权重共享的性质，这有助于减少模型参数的数量，并提高预测的准确性。引用\[3\]中提到了CNN-BiLSTM-Attention模型，它结合了CNN、双向LSTM和注意力机制，常用于自然语言处理任务，但也可以应用于其他领域的预测任务。因此，你可以使用MATLAB实现基于CNN的风电功率预测模型，可以参考这些方法进行实现。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [多维时序 | MATLAB实现CNN-LSTM多变量时序预测](https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/124527113)[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]
- *3* [基于matlab卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Attention风电功率回归预测（多输入单输出）...](https://blog.csdn.net/TIQCmatlab/article/details/131859242)[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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