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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
资源介绍:
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
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。
资源文件列表:
基于卷积长短期记忆.zip 大约有9个文件
1.jpg 130.55KB
- 2.jpg 213.21KB
- 基于卷积长短期记忆网络加注意力.txt 2.55KB
- 基于卷积长短期记忆网络加注意力机.txt 2.68KB
- 基于卷积长短期记忆网络加注意力机制的时间.txt 2.8KB
- 基于卷积长短期记忆网络加注意力机制的时间序.doc 2.62KB
- 基于卷积长短期记忆网络加注意力机制的时间序.html 10.43KB
- 基于卷积长短期记忆网络加注意力机制的时间序列预测.txt 2.3KB
- 基于卷积长短期记忆网络加注意力机制的时间序列预测程.txt 2.4KB
MATLAB代码：基于蒙特卡洛算法的电动汽车充电负荷预测
关键词：蒙特卡洛 电动汽车 充电负荷预测
仿真平台：MATLAB
主要内容：代码主要做的是电动汽车的充电负荷模拟预测，具体为：从影响电动汽车充电负荷分布的因素入手，将电动汽车按用途进行分类，具体分为：私家车、出租车、公务车以及公交车，分别研究探讨不同类型电动汽车的充电方式以及时间特性规律，同时综合考虑分时电价、多样的充电模式对电动汽车负荷分布的影响，建立出每一种类型的电动汽车特有的负荷计算模型，根据模型对北京某地区的电动汽车充电负荷进行时间分布预测研究，并对预测结果进行分析。
代码非常精品，结果合理正确，绝非烂大街的代码可以比的，算法也比较新，值得一看
这段代码是一个电动车建模程序，主要用于模拟不同情况下电动车的充电行为。根据代码的结构，可以将其分为四个部分进行分析。
第一部分是无序无快充时的电动私家车建模。在这部分中，程序首先通过输入获取无快充时的电动私家车数量N。然后，使用正态分布函数normrnd生成N个电动车的路程长度。接下来，定义了一些变量用于存储负荷、开始充电时间和充电时长等信息。通过循环，程序随机生成每
单相 三相光伏发电并网 离网simlink仿真（MPPT）或是大功率VSC
最大功率点追踪算法（MPPT）仿真模型，
有基于扰动观察法（P&O），恒压算法，电导增量法，变步长扰动
等最大功率点跟踪算法追踪光伏电池的发电曲线，实现最大功率点追踪输出的仿真模型。
目前有两种：1.单级结构的仿真
1.1光伏电池+Buck电路
1.2光伏电池+Boost电路
2.或是两极结构
2.1光伏电池+Buck电路+全桥逆变（任意mppt算法）
2.2光伏电池+Boost电路+全桥逆变（任意mppt算法）
2.3离网三相光伏发电仿真
2.4基于VSC控制的三相大功率发电并网
有相关的基本原理参考资料哦
以下为其基本电路图和相应各个部分的波形图。
任意参数可调
基于SMO滑模观测器的异步电机无传感器矢量控制，matlab，仿真模型。
三菱iQ-R系列PLC控制系统项目全套资料
系统才用三菱iQ-R系列PLC，采用R04CPU
，其中涉及到轴控制, MODBUS通讯，ETHERNET通讯，模拟量输入，数字量输入输出。
PLC程序采用ST语言和梯形图编写。
触摸屏采用维纶通的。
提供项目全套资料。
pscad仿真
采用pscad搭建220kv三相空载输电线路，仿真合空线，切空线过电压，仿真避雷器，合闸电阻法抑制合闸过电压，仿真控制断路器三相分别在线路相电压为0，30，60，90分合闸的抑制过电压大小。
基于stm32的频率计设计
uniyt相关.zip
CH579 以太网转串口 串口服务器代码
需要自己编程提升能力的非常值得参考的代码 几乎所有的编程思路编程技巧资源都涉及到了，代码简单易懂 ，注释清楚，本代码实现最串口服务器的功能，有电路图。
