LSTM 单步预测，数据集和源码

1.文件含所有代码以及保存数据，代码含有部分注释。 2.时间序列预测，验证集评价指标为rmse、MAE、MAPE、R2计算值 3.本文的运行效果如下，不同的案例数据，不同优化参数效果是不一样，有问题提供免费咨询和售后服务。 4.使用版本为matlab2020a，低于该版本的打开代码会出现乱码，属于正常现象，私聊会进行解决，高于此版本不会出现问题。 5.不同电脑、不同版本的运算结果会出现不同，因为采取随机算子。 %% LSTM结构参数 options = trainingOptions('adam', ... % adam优化算法 自适应学习率 'MaxEpochs',500,...% 最大迭代次数 'MiniBatchSize',10, ...%最小批处理数量 'GradientThreshold',1, ...%防止梯度爆炸 'InitialLearnRate',0.005, ...% 初始学习率 'LearnRateSchedule','piecewise', ... 'LearnRateDropPeriod',125, ...%125次后学习率下降

基于rbf神经网络的预测控制器matlab实现。

基于神经网络的短期光伏预测方法通常需要大量训练样本，对于新投运的光伏电站，历史运行数据的不足使得常规短期光伏预测方法难以应用。针对该问题，提出一种适用于小样本的双层神经网络单步光伏预测方法。根据光伏发电各环节影响因素的解耦特性，将常规单层神经网络拆分为双层网络，使每层网络具有简化的结构；用单步预测代替多步预测，降低神经网络的输入输出维数；基于统计分析，将天气影响因素有效整合到预测模型中，简化输入输出之间的映射关系。使用实际数据对所提光伏预测模型进行训练和验证，结果表明，所提方法可有效减少对训练样本数量的需求，同时保证预测的准确度。

使用matlab进行时间序列分析，预测效果如文档所示，代码运行简单，修改方便。已做成工具箱,只需替换数据即可运行