风电功率CNN预测matlab代码

### 风电功率预测的CNN模型Matlab实现

对于风电功率预测，卷积神经网络(CNN)可以有效处理时间序列数据中的局部特征。下面是一个简单的基于CNN的风电功率预测MATLAB代码实例[^1]。

% 加载数据集
data = load('wind_power_data.mat'); % 假设文件名为 wind_power_data.mat
XTrain = data.XTrain; % 输入训练样本
YTrain = data.YTrain; % 输出训练标签
XTest = data.XTest;   % 测试输入样本
YTest = data.YTest;   % 测试输出标签

% 定义CNN架构
layers = [
    sequenceInputLayer([inputSize])
    
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)

    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 250, ...
    'MiniBatchSize', 200, ...
    'InitialLearnRate', 0.001, ...
    'ValidationData',{XVal,YVal},...
    'Plots','training-progress',...
    'Verbose',false);

% 训练网络
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

% 使用测试集评估性能
YPred = predict(net,XTest);
rmse = sqrt(mean((YPred-YTest).^2));
disp(['Root Mean Square Error: ', num2str(rmse)]);

此段代码展示了如何构建并训练一个用于风力发电量预测的简单CNN模型。注意，在实际应用中可能需要调整参数设置以及优化超参数来获得更好的效果[^1]。