基于卷积长短期记忆网络加注意力机制.zip
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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

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资源内容介绍

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。可用于做风电功率预测,电力负荷预测等等标记注释清楚,可直接换数据运行。代码实现训练与测试精度分析。这段程序主要是一个基于CNN-LSTM-Attention神经网络的预测模型。下面我将逐步解释程序的功能和运行过程。1. 导入所需的库: - matplotlib.pyplot:用于绘图 - pandas.DataFrame和pandas.concat:用于数据处理 - sklearn.preprocessing.MinMaxScaler:用于数据归一化 - sklearn.metrics.mean_squared_error和sklearn.metrics.r2_score:用于评估模型性能 - keras:用于构建神经网络模型 - numpy:用于数值计算 - math.sqrt:用于计算平方根 - attention:自定义的注意力机制模块2. 定义一个函数mae_value(y_true, y_pred)用于计

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