运用beta-vae算法的风电场景生成matlab代码

以下是一个简单示例，展示了如何使用β-VAE算法生成风电场景的Matlab代码：

% 设置参数
latent_dim = 10; % 潜在空间维度
beta = 1; % beta参数

% 加载数据
data = load('wind_data.mat'); % 假设风电数据保存在wind_data.mat文件中
samples = data.samples; % 样本数据

% 数据预处理
% TODO: 根据您的数据进行预处理，例如标准化或归一化

% 构建β-VAE模型
input_dim = size(samples, 2); % 输入数据维度
encoder = create_encoder(input_dim, latent_dim); % 创建编码器网络
decoder = create_decoder(latent_dim, input_dim); % 创建解码器网络

% 定义β-VAE损失函数
vae_loss = @(x) calculate_vae_loss(x, encoder, decoder, beta);

% 训练β-VAE模型
opts = optimset('MaxIter', 1000); % 设置最大迭代次数
[latent_vars, ~] = fminunc(vae_loss, randn(1, latent_dim), opts);

% 使用训练好的模型生成样本
generated_samples = decode_samples(latent_vars, decoder);

% 可视化生成的样本
% TODO: 根据您的需求进行可视化，例如绘制时间序列图或风速频率分布图

% 辅助函数

function encoder = create_encoder(input_dim, latent_dim)
    % 创建编码器网络，根据您的需求进行设计
    % TODO: 创建编码器网络结构并返回
end

function decoder = create_decoder(latent_dim, output_dim)
    % 创建解码器网络，根据您的需求进行设计
    % TODO: 创建解码器网络结构并返回
end

function loss = calculate_vae_loss(x, encoder, decoder, beta)
    % 计算β-VAE损失函数，根据您的需求进行设计
    % TODO: 根据编码器、解码器和beta参数计算VAE损失函数并返回
end

function samples = decode_samples(latent_vars, decoder)
    % 使用解码器将潜在变量解码为样本数据
    % TODO: 根据您的解码器网络进行解码并返回样本数据
end

请注意，这只是一个简单的示例，您需要根据自己的数据和需求来修改和完善代码。希望对您有所帮助！