用深度学习算法VAE进行风电场景生成的matlab代码
时间: 2024-04-20 19:24:56 浏览: 6
以下是一个简单的 MATLAB 代码示例,用于使用变分自编码器(Variational Autoencoder,VAE)生成风电场景:
```matlab
% 导入数据集,假设数据集存储在 wind_data.mat 文件中,
% 数据集为一个大小为 [n_samples, n_features] 的矩阵
load('wind_data.mat');
% 数据归一化
data = normalize(data, 'range');
% 设置训练参数
input_dim = size(data, 2); % 输入维度
latent_dim = 10; % 潜在变量维度
hidden_dim = 50; % 隐含层维度
batch_size = 32; % 批量大小
epochs = 100; % 训练轮数
% 构建并训练 VAE 模型
vae = create_vae(input_dim, latent_dim, hidden_dim);
vae = train_vae(vae, data, batch_size, epochs);
% 使用 VAE 生成风电场景
generated_data = generate_data(vae, batch_size);
% 可视化生成的风电场景
plot(generated_data);
% 创建 VAE 模型
function vae = create_vae(input_dim, latent_dim, hidden_dim)
% 编码器
encoder_inputs = keras.layers.Input(input_dim);
encoder_hidden = keras.layers.Dense(hidden_dim, 'relu')(encoder_inputs);
z_mean = keras.layers.Dense(latent_dim)(encoder_hidden);
z_log_var = keras.layers.Dense(latent_dim)(encoder_hidden);
z = keras.layers.Lambda(@sampling)(z_mean, z_log_var);
encoder = keras.models.Model(encoder_inputs, [z_mean, z_log_var, z]);
% 解码器
decoder_inputs = keras.layers.Input(latent_dim);
decoder_hidden = keras.layers.Dense(hidden_dim, 'relu')(decoder_inputs);
decoder_outputs = keras.layers.Dense(input_dim, 'sigmoid')(decoder_hidden);
decoder = keras.models.Model(decoder_inputs, decoder_outputs);
% VAE 模型
vae_outputs = decoder(encoder(encoder_inputs));
vae = keras.models.Model(encoder_inputs, vae_outputs);
% 损失函数
reconstruction_loss = keras.losses.mse(encoder_inputs, vae_outputs);
kl_loss = -0.5 * keras.backend.mean(1 + z_log_var - keras.backend.square(z_mean) - keras.backend.exp(z_log_var), 2);
vae_loss = keras.backend.mean(reconstruction_loss + kl_loss);
% 编译模型
vae.add_loss(vae_loss);
vae.compile(optimizer, 'adam');
end
% VAE 训练函数
function vae = train_vae(vae, data, batch_size, epochs)
% 训练模型
vae.fit(data, 'batch_size', batch_size, 'epochs', epochs);
end
% 使用 VAE 生成数据
function generated_data = generate_data(vae, batch_size)
% 生成潜在变量
latent_vars = normrnd(0, 1, [batch_size, latent_dim]);
% 解码潜在变量生成数据
generated_data = vae.decoder.predict(latent_vars);
end
% 采样函数
function z = sampling(z_mean, z_log_var)
epsilon = keras.backend.random_normal(keras.backend.shape(z_mean));
z = z_mean + keras.backend.exp(0.5 * z_log_var) * epsilon;
end
```
上述代码使用 VAE 模型对风电场景进行生成。首先,从 wind_data.mat 文件中导入风电场景数据集,并进行归一化处理。然后,定义了一个 VAE 模型,包括编码器和解码器。接下来,使用给定的数据集训练 VAE 模型,并使用训练好的模型生成风电场景数据。最后,通过可视化来展示生成的风电场景数据。请注意,上述代码中使用了 MATLAB 的深度学习框架 Keras 来构建和训练 VAE 模型。