【Matlab光伏功率预测】基于WOA-TCN-BiGRU-Attention鲸鱼算法优化时间卷积双向门控循环单元注意力机制多变量光伏功率预测_woa-cnn-lstm-attention鲸鱼多变量光伏发电预测-程序员宅基地

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【Matlab光伏功率预测】基于WOA-TCN-BiGRU-Attention鲸鱼算法优化时间卷积双向门控循环单元注意力机制多变量光伏功率预测

文章介绍

基于WOA-TCN-BiGRU-Attention的光伏功率预测模型结合了鲸鱼优化算法(WOA)、时间卷积网络(TCN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention),用于多变量光伏功率预测。这种模型充分利用了深度学习技术在处理时间序列数据方面的优势,并通过优化算法提升了预测性能。下面是对该模型的详细介绍:

  1. WOA(鲸鱼优化算法) 优化目标:WOA主要用于优化模型的超参数和内部结构,如学习率、网络层数、神经元数量等,以找到最佳的模型配置。

    工作原理:WOA模拟了鲸鱼的捕食行为&#x

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