写一段程序用matlab的堆叠自编码器预测风电功率
时间: 2023-08-26 15:10:58 浏览: 47
以下是一个使用Matlab的堆叠自编码器预测风电功率的示例程序:
```
% 导入数据
data = csvread('wind_power.csv',1,0);
X = data(:,1:end-1);
Y = data(:,end);
% 数据归一化
[X_norm, mu, sigma] = zscore(X);
Y_norm = (Y-mean(Y))/std(Y);
% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8;
split_idx = floor(size(X_norm,1)*train_ratio);
X_train = X_norm(1:split_idx,:);
Y_train = Y_norm(1:split_idx,:);
X_test = X_norm(split_idx+1:end,:);
Y_test = Y_norm(split_idx+1:end,:);
% 设置自编码器参数
hidden_size1 = 10;
hidden_size2 = 5;
input_size = size(X_train,2);
output_size = 1;
% 定义自编码器网络结构
autoenc1 = trainAutoencoder(X_train',hidden_size1,'MaxEpochs',200,'L2WeightRegularization',0.001);
feat1 = encode(autoenc1,X_train');
autoenc2 = trainAutoencoder(feat1,hidden_size2,'MaxEpochs',100,'L2WeightRegularization',0.001);
feat2 = encode(autoenc2,feat1);
% 定义全连接网络并训练
net = fitnet([10,5,1]);
net.inputs{1}.processFcns = {'removeconstantrows','mapminmax'};
net.outputs{end}.processFcns = {'mapminmax','removeconstantrows'};
net.divideFcn = 'dividerand';
net.divideParam.trainRatio = 0.8;
net.divideParam.valRatio = 0.2;
net.divideParam.testRatio = 0;
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.lr = 0.01;
net.trainParam.max_fail = 20;
net = train(net,feat2,Y_train');
% 测试集预测
feat1_test = encode(autoenc1,X_test');
feat2_test = encode(autoenc2,feat1_test);
Y_pred = net(feat2_test);
% 计算测试集误差
mse = immse(Y_pred,Y_test);
rmse = sqrt(mse);
mae = mean(abs(Y_pred-Y_test));
% 可视化预测结果
figure;
plot(Y_test,'b');
hold on;
plot(Y_pred,'r');
legend('True','Predicted');
```
在这个示例程序中,我们首先导入了一个.csv文件作为我们的数据集。然后对数据进行归一化处理,划分训练集和测试集。接下来,我们定义了两个自编码器和一个全连接网络,并使用训练集分别训练了两个自编码器和全连接网络。最后,我们使用测试集进行预测并计算了预测误差。最后,我们可视化了预测结果。
需要注意的是,这个示例程序只是一个简单的风电功率预测模型,实际情况下需要根据具体的数据集和需求进行调整和优化。