真棒能量预测 有关能源预测的文件，代码和其他资源清单。 竞赛 文件 2020年 Ahmad，W.，Ayub，N.，Ali，T.，Irfan，M.，Awais，M.，Shiraz，M.，＆Glowacz，A.（2020年）。 使用改进的支持向量机和极限学习机进行短期电力负荷预测。 Energies，13（11），2907。 Yagli，GM，Yang，D.，Gandhi，O.，＆Srinivasan，D.（2020年）。 我们是否可以用卫星衍生的太阳辐照度证明产生单变量机器学习预测是合理的？ 应用能源，259，114122。 Yagli，GM，Yang，D.，＆Srinivasan，D.（2019年）。 使用机器学习模型进行小时自动太阳预报。 可再生与可持续能源评论，105，487-498。 Ahmed，R.，Sreeram，V.，Mishra，Y.，＆Arif，MD（2020）。 对

narx的matlab代码多元多步风速预测 该呼吸包含使用多变量输入数据进行的单步和多步风速预测的实现代码。 这个想法是使用外部参数（例如温度，湿度，压力等）来预测不同层位的风速（向前迈进），而不涉及风速本身的历史数据。 使用了两种主要方法，包括各种深度学习迁移学习方法和常规神经网络模型。 数据库 风力数据库是从M2塔的获得的。 每两秒钟获取一次M2塔数据，并在不同高度（2至80 m）下测量的一分钟内取平均值。 但是，出于预测目的，我们将数据下采样到10分钟（平均）。 可以访问已处理的数据。 数据进行了分区，以将一年（2017）用于培训和验证（80％和20％），并将另一年（2018）用于测试目的。 转移学习 预训练的深度学习模型用于该实验。 该代码在中实现。 神经网络 文献中提出的几种神经网络方法已在以下方面实现：前馈神经网络（FFNN），时延神经网络（TDNN），非线性自回归外生模型（NARX）。

emd的matlab代码 EMD-SA-DBN-for-Wind-speed-forecast （MATLAB CODE） Establishing a time series forecasting model for wind speed prediction based on DBN，Due to the autocorrelation of the wind speed sequence, the predicted value and the actual value lag, so EMD is used to decompose the wind speed sequence, and then the decomposed components are modeled in turn. To further mention accuracy, the simulated annealing algorithm is used to optimize the DBN。 (MATLAB代码)采用深度置信网络DBN建立风速预测的时间序列预测模型，由于数据本身的自相关性，导致得

阻尼最小二乘法matlab代码预测风速 准备资料 用于训练的数据集是从伦敦气象数据获得的。 我已经准备好Excel工作表中的数据，并在MATLAB中以矩阵形式读取数据。 数据中有很多功能，我需要选择相关数据进行培训。 特定时期内的温度和平均温度等特征是重要特征。 我排除了诸如风向和阵风等特征，因为这些特征与风速的相关性最小。 数据中没有显示的另一个重要功能，但我添加的是数据的月份，因为季节对风速有重大影响。 最后，所有功能都集成在excel工作表中并从MATLAB中读取。 训练 我使用的数据集有5个要素作为输入。 使用“ fitnet”功能生成神经网络。 在我们的代码中，fitnet函数训练一个神经网络，该神经网络具有两个隐藏层以及输入和输出层。 网络的第一层有5个神经元，它充当输入层，并向其提供了样本数据的矢量。 引入了两个分别具有10和5个神经元的隐藏层，以使网络能够学习数据集中的复杂数学关系。 我已使用LM反向传播方法进行训练。 Levenberg-Marquardt算法（也称为阻尼最小二乘方法）经过专门设计，可与采用平方误差总和形式的损失函数配合使用。 考虑一个损失函数，它可以