光伏发电量预测(Python代码,CNN结合LSTM,TensorFlow框架)

本文主要是介绍光伏发电量预测(Python代码,CNN结合LSTM,TensorFlow框架),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1.数据集(开始位置),数据集免费下载链接:https://download.csdn.net/download/qq_40840797/89051099

数据集一共8列,第一列是时间,特征列一共有6列:"WindSpeed" - 风速 "Sunshine" - 日照时数 "AirPressure" - 大气压力 "Radiation" - 辐射 "AirTemperature" - 空气温度 "RelativeAirHumidity" - 相对空气湿度。被预测列为最后一列:光伏发电量

数据采集每间隔一个小时,开始时间是2017.1.1号凌晨

数据截止时间:2017年12月31号23:00

预测(训练集和测试集比例:4:1)

黄色部分是一个样本的输入,红色部分为该样本预测输出

测试集预测结果

指标(归一化后的数据进行衡量指标):

 测试集上的MAE/MSE:
MAE: 0.010868210556556764
MSE: 0.0014309633127727228 

衡量指标代码

from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
from math import sqrt
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score# 输出模型性能指标
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
mse = mean_squared_error(y_test,  y_pred)print('测试集上的MAE/MSE:')
print('MAE:', mae)
print('MSE:', mse)

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http://www.chinasem.cn/article/859379

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