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，可直接数据运行 代码实现训练与测

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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。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接数据运行。 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)用于计算
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90184731/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90184731/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">基于卷积<span class="ff2">-</span>长短期记忆网络加注意力机制<span class="ff3">（<span class="ff2">CNN-LSTM-Attention</span>）</span>的时间序列预测程序是一种用于</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">预测时间序列数据的机器学习模型<span class="ff4">。</span>该模型结合了卷积神经网络<span class="ff3">（<span class="ff2">CNN</span>）<span class="ff4">、</span></span>长短期记忆网络<span class="ff3">（<span class="ff2">LSTM</span>）</span></div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">和注意力机制<span class="ff3">，</span>通过对时间序列数据的特征进行提取和建模<span class="ff3">，</span>实现了较高的预测精度<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在该程序中<span class="ff3">，</span>首先导入了所需的库<span class="ff3">，</span>包括<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">matplotlib.pyplot<span class="ff4">、</span>pandas.DataFrame<span class="ff4">、</span></span></div><div class="t m0 x1 h3 y5 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">pandas.concat<span class="ff4">、</span>sklearn.preprocessing.MinMaxScaler<span class="ff4">、</span></div><div class="t m0 x1 h3 y6 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">sklearn.metrics.mean_squared_error<span class="ff4">、</span>sklearn.metrics.r2_score<span class="ff4">、</span>keras<span class="ff4">、</span>numpy</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">和<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">math.sqrt<span class="_ _1"> </span></span>等<span class="ff4">。</span>这些库主要用于数据处理<span class="ff4">、</span>模型评估和神经网络模型的构建<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">接下来<span class="ff3">，</span>定义了一个计算<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">MAE<span class="_ _1"> </span></span>评价指标的函数<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">mae_value(y_true, y_pred)<span class="ff3">，</span></span>用于评估模型的</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">性能<span class="ff4">。</span>通过计算预测值和真实值之间的平均绝对误差<span class="ff3">，</span>可以衡量模型的预测精度<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">然后<span class="ff3">，</span>定义了一个将时间序列数据转换为监督学习问题的函数<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">series_to_supervised(data, </span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">n_in=1, n_out=1, dropnan=True)<span class="ff4">。<span class="ff1">这个函数的作用是将时间序列数据转换为有监督学习的形</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">式<span class="ff3">，</span>即将当前时刻的特征数据作为输入<span class="ff3">，</span>下一时刻的目标值作为输出<span class="ff4">。</span>通过将数据转换为监督学习问</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">题<span class="ff3">，</span>可以更好地利用时间序列数据的特征进行建模和预测<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">接下来<span class="ff3">，</span>加载数据集<span class="ff3">，</span>并进行数据预处理<span class="ff4">。</span>在这个例子中<span class="ff3">，</span>读取了一个名为<span class="ff2">'cluster4.csv'</span>的数据</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">文件<span class="ff3">，</span>并对数据进行了缺失值填充和类型转换等预处理步骤<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了提高模型的训练效果<span class="ff3">，</span>对数据进行了归一化处理<span class="ff4">。</span>通过将数据缩放到<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">0-1<span class="_ _1"> </span></span>之间<span class="ff3">，</span>可以消除不同特</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">征之间的量纲差异<span class="ff3">，</span>提高模型的稳定性和收敛速度<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在数据准备阶段完成后<span class="ff3">，</span>将数据集划分为训练集<span class="ff4">、</span>验证集和测试集<span class="ff4">。</span>通过将数据集划分为不同的子集</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">可以用于模型的训练<span class="ff4">、</span>验证和测试<span class="ff4">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">接下来<span class="ff3">，</span>将输入和输出分割<span class="ff3">，</span>并对数据进行重塑<span class="ff4">。</span>通过将前一采样点的天气因素和电力负荷作为输入</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">后一采样点的电力负荷作为输出标签</span>，<span class="ff1">可以构建时间序列预测模型所需的输入和输出数据<span class="ff4">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在数据准备工作完成后<span class="ff3">，</span>开始构建神经网络模型<span class="ff4">。</span>该模型采用了卷积层<span class="ff4">、</span>池化层<span class="ff4">、<span class="ff2">Dropout<span class="_ _1"> </span></span></span>层<span class="ff4">、</span></div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">LSTM<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">层<span class="ff4">、</span>注意力层和全连接层等组件<span class="ff3">，</span>通过这些组件的组合和堆叠<span class="ff3">，</span>可以对时间序列数据进行特征</span></div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">提取和建模<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在模型构建完成后<span class="ff3">，</span>对模型进行编译<span class="ff3">，</span>并选择损失函数和优化器<span class="ff4">。</span>通过选择合适的损失函数和优化器</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">可以使模型具有更好的学习能力和泛化能力<span class="ff4">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">接下来<span class="ff3">，</span>使用训练集数据对模型进行训练<span class="ff3">，</span>并使用验证集数据进行验证<span class="ff4">。</span>通过迭代训练和验证的过程</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">可以不断调整模型的参数和结构</span>，<span class="ff1">以提高模型的预测精度<span class="ff4">。</span></span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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