SCI一區黑翅鳶優化算法+三模型光伏功率預測對比！BKA-CNN-GRU、CNN-GRU、GRU三模型多變量時間序列預測

效果一覽

基本介紹

BKA-CNN-GRU、CNN-GRU、GRU三模型多變量時序光伏功率預測 (Matlab2020b 多輸入單輸出)

1.程序已經調試好，替換數據集后，僅運行一個main即可運行，數據格式為excel!!!

2.BKA-CNN-GRU、CNN-GRU、GRU三模型多變量時序光伏功率預測 (Matlab2020b 多輸入單輸出)，考慮歷史特征的影響。

BKA優化隱藏層節點數、初始學習率、L2正則化系數。黑翅鳶優化算法（Black-winged kite algorithm，BKA）是一種受自然啟發的群智能優化算法，其靈感來源于黑翅鳶（Black-winged kite）這種動物的生存策略。因為黑翅鳶在攻擊和遷徙中表現出高度的適應性和智能行為。

在這里插入圖片描述

3.運行環境要求MATLAB版本為2020b及其以上。

4.評價指標包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE、MAPE等，圖很多，中文注釋清晰，質量極高。

代碼主要功能
該代碼實現了一個光伏功率預測，使用三種深度學習模型（BKA-CNN-GRU、CNN-GRU、GRU）對北半球光伏數據進行時間序列預測。核心功能包括：

數據預處理：時間序列重構、數據集劃分、歸一化

模型構建與訓練：

基礎GRU模型

CNN-GRU混合模型

BKA算法優化的CNN-GRU模型

超參數優化：使用BKA自動優化學習率、正則化參數和GRU單元數

預測與評估：計算RMSE、MAE、MAPE、R2等指標

可視化分析：

預測結果對比曲線

損失函數變化曲線

雷達圖/羅盤圖等多維指標對比

誤差分布可視化

算法步驟
數據準備：

導入Excel數據（北半球光伏數據.xlsx）

構建時序樣本（延時步長kim=4）

按7:3劃分訓練集/測試集

數據歸一化（mapminmax）

模型訓練

預測與評估：

反歸一化預測結果

計算5種評價指標（RMSE/MAE/MAPE/R2/MSE）

多模型對比分析

可視化：

預測值 vs 真實值曲線

訓練損失變化曲線

三維指標對比（雷達圖/羅盤圖）

誤差分布柱狀圖

運行環境要求
MATLAB R2020b或更高版本

Deep Learning Toolbox

應用場景
光伏發電預測：

北半球地區光伏電站出力預測

電網調度與能源管理

時間序列預測：

電力負荷預測

風速/輻照度預測

金融時間序列預測

算法研究：

深度學習模型對比（GRU/CNN-GRU）

智能優化算法應用（BKA）

超參數自動優化

創新點
混合架構：CNN特征提取 +GRU時序建模

智能優化：BKA算法自動調參

多維評估：

多種量化指標

多種可視化方法（雷達圖/羅盤圖等）

工業應用：專為光伏數據設計的預處理流程

數據集

程序設計

完整源碼私信回復Matlab實現SCI一區黑翅鳶優化算法+三模型光伏功率預測對比！BKA-CNN-GRU、CNN-GRU、GRU三模型多變量時間序列預測

.rtcContent { padding: 30px; } .lineNode {font-size: 10pt; font-family: Menlo, Monaco, Consolas, "Courier New", monospace; font-style: normal; font-weight: normal; }%% 初始化
clear
close all
clc
addpath(genpath(pwd))
disp('此程序務必用2023b及其以上版本的MATLAB！否則會報錯！')%% 數據集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列為輸出
num_size = 0.7;                              % 訓練集占數據集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 訓練集樣本個數
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 輸入特征維度%%  劃分訓練集和測試集
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);%  數據歸一化
[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);

參考資料

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