DesignEmpire 公司模板下载

weixin_39821526 2020-09-09 03:00:45

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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 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。

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建筑隔声评价标准计算.xlsx

【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于CNN-BiLSTM-Attention混合神经网络模型的风电功率预测方法，采用多变量输入实现单步预测，并通过Matlab代码进行仿真验证。该模型结合卷积神经网络（CNN）提取局部特征、双向长短期记忆网络（BiLSTM）捕捉时间序列前后依赖关系，以及注意力机制（Attention）强化关键时间步的权重，从而提升预测精度。研究聚焦于风速、气温、湿度等多种气象因素与历史功率数据的融合处理，有效应对风电功率波动性强、非线性高的挑战。; 适合人群：具备一定机器学习与深度学习基础，熟悉Matlab编程，从事新能源预测、电力系统调度或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于风电场功率预测系统，提高电网调度的可靠性和经济性；②为可再生能源并网管理、电力市场交易提供数据支持；③作为深度学习在时序预测领域的典型案例，用于算法学习与模型优化实践。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码深入理解模型结构与实现细节，重点关注数据预处理、模型搭建、训练流程及结果评价指标分析，可进一步尝试调整网络参数或引入其他特征变量以优化预测性能。

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