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基于双向时间卷积神经网络结合多头注意力机制BiTCN

2023-12-25 19:05| 来源: 网络整理| 查看: 265

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🔥 内容介绍

在当今信息时代,数据分析和预测技术在各个领域中发挥着越来越重要的作用。在能源行业,特别是电力领域,用电需求预测一直是一个关键的问题。准确的用电需求预测可以帮助电力公司合理安排发电计划,提高能源利用效率,减少能源浪费,并且能够更好地满足用户的需求。为了解决这一问题,研究人员一直在探索各种先进的技术和方法。本文将介绍一种基于双向时间卷积神经网络结合多头注意力机制的模型——BiTCN-Multihead-atention,用于实现用电需求预测。

传统方法的局限性

在过去,用电需求预测通常依赖于统计方法或传统的时间序列模型,比如ARIMA(自回归积分移动平均模型)或者指数平滑法。然而,这些方法往往难以捕捉到数据中的非线性关系和复杂的时间依赖性,导致预测精度不高。随着深度学习技术的发展,人们开始尝试利用神经网络模型来解决用电需求预测问题,取得了一定的成果。

双向时间卷积神经网络

双向时间卷积神经网络(BiTCN)是一种结合了时间卷积和双向循环神经网络的模型,能够有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。相比于传统的循环神经网络,BiTCN在处理长序列数据时具有更好的性能,能够更好地学习到序列中的时间特征。该模型在时间维度上引入了卷积操作,从而能够并行地处理时间序列数据,提高了计算效率。

多头注意力机制

多头注意力机制是一种用于处理序列数据的注意力机制,能够同时关注序列中的多个位置或特征。在用电需求预测中,多头注意力机制可以帮助模型更好地捕捉到时间序列数据中的重要特征,从而提高预测精度。通过引入多头注意力机制,模型能够更加灵活地学习到不同时间尺度上的依赖关系,从而提高了对用电需求变化的预测能力。

BiTCN-Multihead-atention模型

BiTCN-Multihead-atention模型是将双向时间卷积神经网络和多头注意力机制相结合的一种深度学习模型,专门用于用电需求预测。该模型能够充分利用时间序列数据中的时间依赖关系和重要特征,通过多头注意力机制,模型能够更好地捕捉到不同时间尺度上的信息,从而提高了用电需求预测的准确性和稳定性。

实验结果与展望

通过在真实的用电需求数据集上进行实验,我们发现BiTCN-Multihead-atention模型在用电需求预测任务上取得了较好的效果,相比于传统的时间序列模型和其他深度学习模型,该模型能够更准确地预测用电需求的变化趋势。未来,我们将进一步优化模型结构,探索更多的时间序列特征提取方法,并且将该模型应用于更多的实际场景中,以期能够为电力行业提供更加准确和可靠的用电需求预测技术。

总之,基于双向时间卷积神经网络结合多头注意力机制的BiTCN-Multihead-atention模型为用电需求预测提供了一种全新的解决方案,该模型能够更好地捕捉到时间序列数据中的重要特征和时间依赖关系,从而提高了用电需求预测的准确性和稳定性。在未来,我们相信这一技术将在电力行业中发挥越来越重要的作用,为电力生产和能源利用带来更大的效益和价值。

📣 部分代码 %% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行​%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%% 划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%% 数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test = ind2vec(T_test ); ⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 周家亿,赵双双,王忠东,等.结合用户画像的DTW-MANN-FM分布式光伏短期出力预测模型[J].太阳能学报, 2023.

[2] 唐天元.基于多注意力机制的时间序列预测方法研究[J].[2023-12-22].

[3] 高凯,李勋豪,胡林,et al.基于多头注意力的CNN-LSTM的换道意图预测[J].机械工程学报, 2022, 58(22):10.DOI:10.3901/JME.2022.22.369.

[4] 罗顺桦、王振雷、王昕.基于注意力机制的Multi-head CNN-LSTM软测量建模[C]//第31届中国过程控制会议(CPCC 2020).2020.

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