CNN - GRU回归预测电力负荷

CNN-GRU回归预测预测分析，多输入，单输出。 Matlab作图，预测电力负荷，数据来源于电工杯，联系宝贝送。 代码注释清晰，替换数据即可。 。

最近研究了用 CNN - GRU 模型进行回归预测，目标是预测电力负荷，还蛮有意思的，今天就来给大家分享一下。这个模型采用多输入单输出的方式，能够很好地处理电力负荷预测问题。数据是来源于电工杯的，要是大家需要的话，可以联系我哦。

数据处理

首先，我们得把数据搞到手，并且做一些必要的处理。在 Matlab 里，读取数据那是相当方便。以下是简单的读取数据代码：

% 读取数据 data = readtable('electric_power_data.csv'); % 假设数据存储在这个 CSV 文件中 X = table2array(data(:, 1:end - 1)); % 多输入特征 Y = table2array(data(:, end)); % 单输出，即电力负荷

代码分析：readtable函数用于读取 CSV 文件的数据，将其存储为表格形式。接着，table2array把表格数据转换为数组，X取了除最后一列之外的所有列作为输入特征，Y则只取最后一列作为输出，也就是我们要预测的电力负荷。

数据划分

把数据分成训练集和测试集，这是很关键的一步，有助于我们评估模型的性能。

% 划分训练集和测试集 train_ratio = 0.8; % 训练集比例 train_size = floor(train_ratio * length(Y)); X_train = X(1:train_size, :); Y_train = Y(1:train_size); X_test = X(train_size + 1:end, :); Y_test = Y(train_size + 1:end);

代码分析：这里设定了训练集的比例为 0.8，也就是 80% 的数据用于训练。floor函数用于向下取整，算出训练集的大小。然后根据这个大小，把输入和输出数据分别划分成训练集和测试集。

构建 CNN - GRU 模型

重头戏来了，构建我们的 CNN - GRU 模型。

% 构建 CNN - GRU 模型 layers = [ imageInputLayer([size(X_train, 2), 1, 1]) % 输入层 convolution2dLayer([3, 1], 16, 'Padding', 'same') % CNN 层 batchNormalizationLayer % 批量归一化层 reluLayer % 激活函数层 gruLayer(32, 'OutputMode', 'last') % GRU 层 fullyConnectedLayer(1) % 全连接层 regressionLayer]; % 回归层 options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', 50, ... 'MiniBatchSize', 64, ... 'Shuffle', 'every-epoch', ... 'Verbose', false, ... 'Plots', 'training-progress'); net = trainNetwork(X_train, Y_train, layers, options);

代码分析：

• 输入层：imageInputLayer用于接收输入数据，这里根据输入特征的维度来设置。
• CNN 层：convolution2dLayer进行卷积操作，[3, 1]是卷积核的大小，16 是卷积核的数量，'Padding', 'same'保证输出和输入的尺寸相同。
• 批量归一化层：batchNormalizationLayer可以加速模型的收敛。
• 激活函数层：reluLayer采用 ReLU 激活函数，增加模型的非线性。
• GRU 层：gruLayer用于处理序列数据，'OutputMode', 'last'表示只输出最后一个时间步的结果。
• 全连接层：fullyConnectedLayer把前面的特征映射到一个输出节点。
• 回归层：regressionLayer用于回归任务。

trainingOptions是设置训练的参数，比如使用 Adam 优化器，最大训练轮数为 50，小批量大小为 64 等。最后用trainNetwork函数来训练模型。

模型预测与评估

训练好模型后，就可以用测试集进行预测，并评估模型的性能。

% 模型预测 Y_pred = predict(net, X_test); % 计算均方误差 mse = mean((Y_pred - Y_test).^2); disp(['均方误差: ', num2str(mse)]);

代码分析：predict函数用训练好的模型对测试集进行预测，得到预测结果Y_pred。然后计算预测值和真实值之间的均方误差，mean函数求平均值，disp函数把结果显示出来。

Matlab 作图

最后，用 Matlab 画个图，直观地看看预测结果和真实值的对比。

% 绘图 figure; plot(Y_test, 'b', 'DisplayName', '真实值'); hold on; plot(Y_pred, 'r--', 'DisplayName', '预测值'); xlabel('样本序号'); ylabel('电力负荷'); title('电力负荷预测结果'); legend;

代码分析：figure函数创建一个新的图形窗口，plot函数分别绘制真实值和预测值的曲线，hold on保证两条曲线画在同一个图里。xlabel、ylabel和title分别设置坐标轴标签和图的标题，legend显示图例。

CNN-GRU回归预测预测分析，多输入，单输出。 Matlab作图，预测电力负荷，数据来源于电工杯，联系宝贝送。 代码注释清晰，替换数据即可。 。

整个 CNN - GRU 回归预测电力负荷的流程就是这样啦，代码里注释都很清晰，大家要是有自己的数据，直接替换掉就行。希望这篇分享对大家有帮助！