cnn卷积神经网络负荷预测matlab代码

CNN卷积神经网络在负荷预测领域被广泛应用，利用其优秀的特征提取和模式识别能力，可以更准确地预测负荷的变化趋势。下面是一个简单的CNN负荷预测的MatLab代码示例：

% 数据预处理
load('load_data.mat'); % 载入负荷数据集
inputSize = 24; % 输入特征数量
numClasses = 1; % 输出负荷值
layers = [ ...
    imageInputLayer([inputSize 1 1])
    convolution2dLayer([3 1], 16)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer([2 1], 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(10)
    regressionLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs', 20, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'ValidationData',{XValidation,YValidation}, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练CNN模型
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

% 使用训练好的模型进行负荷预测
YTestPredicted = predict(net, XTest);

% 展示预测结果
figure
plot(YTest)
hold on
plot(YTestPredicted)
xlabel("时间")
ylabel("负荷值")
legend("真实负荷", "预测负荷")
title('负荷预测结果')

以上MatLab代码示例中，首先载入负荷数据集并进行预处理，然后构建CNN模型的层次结构和训练选项。接着通过训练数据集对CNN模型进行训练，最后使用训练好的模型对测试数据集进行负荷预测，并将结果可视化展示。通过这个示例，我们可以更深入地了解如何利用CNN卷秧神经网络进行负荷预测，并可以进一步优化和调整模型，以获得更准确的预测结果。