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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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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
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是一种用于
预测时间序列数据的机器学习模型。该模型结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）
和注意力机制，通过对时间序列数据的特征进行提取和建模，实现了较高的预测精度。
在该程序中，首先导入了所需的库，包括 matplotlib.pyplot、pandas.DataFrame、
pandas.concat、sklearn.preprocessing.MinMaxScaler、
sklearn.metrics.mean_squared_error、sklearn.metrics.r2_score、keras、numpy
和 math.sqrt 等。这些库主要用于数据处理、模型评估和神经网络模型的构建。
接下来，定义了一个计算 MAE 评价指标的函数 mae_value(y_true, y_pred)，用于评估模型的
性能。通过计算预测值和真实值之间的平均绝对误差，可以衡量模型的预测精度。
然后，定义了一个将时间序列数据转换为监督学习问题的函数 series_to_supervised(data,
n_in=1, n_out=1, dropnan=True)。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
式，即将当前时刻的特征数据作为输入，下一时刻的目标值作为输出。通过将数据转换为监督学习问
题，可以更好地利用时间序列数据的特征进行建模和预测。
接下来，加载数据集，并进行数据预处理。在这个例子中，读取了一个名为'cluster4.csv'的数据
文件，并对数据进行了缺失值填充和类型转换等预处理步骤。
为了提高模型的训练效果，对数据进行了归一化处理。通过将数据缩放到 0-1 之间，可以消除不同特
征之间的量纲差异，提高模型的稳定性和收敛速度。
在数据准备阶段完成后，将数据集划分为训练集、验证集和测试集。通过将数据集划分为不同的子集
，可以用于模型的训练、验证和测试。
接下来，将输入和输出分割，并对数据进行重塑。通过将前一采样点的天气因素和电力负荷作为输入
，后一采样点的电力负荷作为输出标签，可以构建时间序列预测模型所需的输入和输出数据。
在数据准备工作完成后，开始构建神经网络模型。该模型采用了卷积层、池化层、Dropout 层、
LSTM 层、注意力层和全连接层等组件，通过这些组件的组合和堆叠，可以对时间序列数据进行特征
提取和建模。
在模型构建完成后，对模型进行编译，并选择损失函数和优化器。通过选择合适的损失函数和优化器
，可以使模型具有更好的学习能力和泛化能力。
接下来，使用训练集数据对模型进行训练，并使用验证集数据进行验证。通过迭代训练和验证的过程
，可以不断调整模型的参数和结构，以提高模型的预测精度。
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Carsim和simulink联合仿真轮胎力估计
基于滑模观测器SMO估计轮胎的纵向力和侧向力
模型估计的精度很高，测试的工况为双移线工况
基于SMO滑模观测器的轮胎力估计方法省去了轮胎模型的使用，避免了稳态轮胎模型造成的轮胎力计算误差大的缺点，同时不需要轮胎的侧偏刚度作为已知参数等。
在matlab中用蒙特卡洛算法对电动汽车充电负荷进行模拟，可自己修改电动汽车数量，lunwen复现。
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有注释简单易懂，可随意调整参数。
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资料齐全，3轴点胶机样本程序，还有操作手册及各种C#事例程序，适合自己参照做二次开发，GTS-400的四轴运动控制卡是一样使用。
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模型可以处理年度、半年度、季度、月度、周数据，日度数据
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