光伏功率预测 | BP神经网络多变量单步光伏功率预测(Matlab完整源码和数据)

光伏功率预测 | BP神经网络多变量单步光伏功率预测(Matlab完整源码和数据)

目录

    • [光伏功率预测 | BP神经网络多变量单步光伏功率预测(Matlab完整源码和数据)](#光伏功率预测 | BP神经网络多变量单步光伏功率预测(Matlab完整源码和数据))

效果一览

基本介绍

光伏功率预测,BP神经网络多变量单步光伏功率预测(Matlab完整源码和数据)

程序设计

完整代码获取链接:光伏功率预测,BP神经网络多变量单步光伏功率预测(Matlab完整源码和数据))

clike 复制代码
%%  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
result = xlsread('北半球光伏数据.xlsx');

%%  数据分析
num_samples = length(result);  % 样本个数
or_dim = size(result, 2);      % 原始特征+输出数目
kim =  4;                      % 延时步长(kim个历史数据作为自变量)
zim =  1;                      % 跨zim个时间点进行预测

%%  划分数据集
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1
    res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1, :), 1, kim * or_dim), result(i + kim + zim - 1, :)];
end

%%  数据集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度

%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
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, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

参考资料

1\] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161 \[2\] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718

相关推荐
盼小辉丶6 分钟前
PyTorch实战(14)——条件生成对抗网络(conditional GAN,cGAN)
人工智能·pytorch·生成对抗网络
Allen_LVyingbo1 小时前
数智读书笔记系列035《未来医疗:医疗4.0引领第四次医疗产业变革》
人工智能·经验分享·笔记·健康医疗
zzc9211 小时前
时频图数据集更正程序,去除坐标轴白边及调整对应的标签值
人工智能·深度学习·数据集·标签·时频图·更正·白边
isNotNullX1 小时前
什么是数据分析?常见方法全解析
大数据·数据库·数据仓库·人工智能·数据分析
riveting1 小时前
明远智睿H618:开启多场景智慧生活新时代
人工智能·嵌入式硬件·智能硬件·lga封装·3506
夜阑卧听风吹雨,铁马冰河入梦来1 小时前
Spring AI 阿里巴巴学习
人工智能·学习·spring
c7691 小时前
【文献笔记】Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models
人工智能·笔记·语言模型·论文笔记
Blossom.1182 小时前
机器学习在智能供应链中的应用:需求预测与物流优化
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·计算机视觉·机器人·语音识别
Gyoku Mint2 小时前
深度学习×第4卷:Pytorch实战——她第一次用张量去拟合你的轨迹
人工智能·pytorch·python·深度学习·神经网络·算法·聚类
zzywxc7872 小时前
AI大模型的技术演进、流程重构、行业影响三个维度的系统性分析
人工智能·重构