…………BiLSTM-Attention测试集误差指标…………
1.均方差(MSE):8.4809
2.根均方差(RMSE):2.9122
3.平均绝对误差(MAE):1.3251
4.平均相对百分误差(MAPE):Inf%
5.R2:92.7497%
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BiLSTM-Attention双向长短期记忆网络融合注意力机制多变量多步预测,光伏功率预测(Matlab完整源码和数据)
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2024-10-25
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1.BiLSTM-Attention双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量多步预测,光伏功率预测(Matlab完整源码和数据) 2.输出预测图、误差图、R2、MAE、RMSE等评价指标,运行环境Matlab2023b及以上。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 5.作者介绍:机器学习之心,博客专家认证,机器学习领域创作者,2023博客之星TOP50,主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析,文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年,更多仿真源码、数据集定制私信。
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