请用定义函数的方法用Keras框架来写一个CNN-BiLSTM模型进行电力时间序列数据预测,用电力具体数据代入,把数据处理模型训练以及预测方面写的详细一点

时间: 2024-02-21 22:57:25 浏览: 85
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基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制(CNN-LSTM-Attention)的时间序列预测程序,预测精度很高 可用于做风电功率

好的,以下是一个基于Keras框架的CNN-BiLSTM模型进行电力时间序列数据预测的代码和详细说明: 首先,我们需要导入所需的库和模块: ```python import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Bidirectional from keras.optimizers import Adam from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler ``` 接着,我们需要加载电力时间序列数据并进行预处理,这里我们使用`MinMaxScaler`进行数据归一化: ```python # 加载电力时间序列数据 data = np.loadtxt('power_data.csv', delimiter=',') # 归一化数据 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data = scaler.fit_transform(data) ``` 然后,我们需要定义一个函数来将数据转换为训练集和测试集,并将其转换为适合CNN-BiLSTM模型的格式: ```python def create_dataset(dataset, look_back=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(i+look_back), :] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY) # 将数据转换为训练集和测试集 train_size = int(len(data) * 0.67) test_size = len(data) - train_size train, test = data[0:train_size,:], data[train_size:len(data),:] # 将数据转换为适合CNN-BiLSTM模型的格式 look_back = 60 trainX, trainY = create_dataset(train, look_back) testX, testY = create_dataset(test, look_back) trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], trainX.shape[1], 1)) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], testX.shape[1], 1)) ``` 现在我们可以开始定义CNN-BiLSTM模型了,这里我们使用一个包含一个卷积层、一个最大池化层、一个LSTM层和一个全连接层的模型: ```python def create_model(): model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(look_back, 1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Bidirectional(LSTM(50))) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=Adam(lr=0.001)) return model model = create_model() ``` 接着,我们可以使用训练集来训练模型: ```python model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=64, verbose=2) ``` 最后,我们可以使用测试集来评估模型的性能并进行预测: ```python # 评估模型的性能 trainPredict = model.predict(trainX) testPredict = model.predict(testX) trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict) trainY = scaler.inverse_transform([trainY]) testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict) testY = scaler.inverse_transform([testY]) trainScore = mean_squared_error(trainY[0], trainPredict[:,0]) testScore = mean_squared_error(testY[0], testPredict[:,0]) print('Train Score: %.2f MSE' % (trainScore)) print('Test Score: %.2f MSE' % (testScore)) # 进行预测 last60 = data[-60:] last60 = scaler.transform(last60.reshape(-1, 1)).reshape(1, 60, 1) prediction = model.predict(last60) prediction = scaler.inverse_transform(prediction) print('Next value: %.2f' % prediction) ``` 这样,我们就完成了使用CNN-BiLSTM模型进行电力时间序列数据预测的代码。
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