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⛄ 内容介绍
潮汐电站的优化运行需要进行潮位预测.针对传统调和分析方法不能有效处理潮位非线性和非平稳的特性的问题,提出一种CNN-BiLSTM的预测模型,以滑动数据窗口构造潮位数据的特征图作为输入,利用1D CNN提取潮位数据深层特征,然后采用BiLSTM网络生成特征描述,最后输出预测结果.采用芝加哥港口的潮汐数据进行了实验,所提预测模型与调和分析及LSTM模型相比,均方根误差分别降低了66.26%和30.11%.算例结果表明CNN-BiLSTM模型可以实现高精度的短期潮位预测.
⛄ 部分代码
% CNN-BiLSTM多变量多步
% 数据集 列为特征，行为样本数目
clc
clear
load Train.mat
%
Train(1,:) =[];
y = Train.demand;
x = Train{:,3:end};
[xnorm,xopt] = mapminmax(x',0,1);
[ynorm,yopt] = mapminmax(y',0,1);
x = x';
k = 24; % 滞后长度
% 转换成4-D image
for i = 1:length(ynorm)-k
Train_xNorm{i} = reshape(xnorm(:,i:i+k-1),6,1,1,k);
Train_yNorm(i) = ynorm(i+k-1);
end
Train_yNorm= Train_yNorm';
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]黄冬梅王唱胡安铎孙锦中孙园李俊峰. 基于CNN-BiLSTM的潮汐电站潮位预测[J]. 水力发电, 2021, 047(010):80-84.
[2]金啸宇. 基于LSTM神经网络的多元时间序列预测[D]. 东北大学.
