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BKA-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM三模型光伏功率预测对比！（Matlab完整源码和数据）

效果一览

基本介绍

BKA-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM三模型多变量时序光伏功率预测 (Matlab2020b 多输入单输出)

1.程序已经调试好，替换数据集后，仅运行一个main即可运行，数据格式为excel!!!

2.BKA-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM三模型多变量时序光伏功率预测 (Matlab2020b 多输入单输出)，考虑历史特征的影响。

BKA优化隐藏层节点数、初始学习率、L2正则化系数。黑翅鸢优化算法（Black-winged kite algorithm，BKA）是一种受自然启发的群智能优化算法，其灵感来源于黑翅鸢（Black-winged kite）这种动物的生存策略。因为黑翅鸢在攻击和迁徙中表现出高度的适应性和智能行为。

在这里插入图片描述

3.运行环境要求MATLAB版本为2020b及其以上。

4.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE、MAPE等，图很多，中文注释清晰，质量极高。

代码主要功能
该代码实现了一个光伏功率预测，使用三种深度学习模型（LSTM、CNN-LSTM、BKA-CNN-LSTM）对北半球光伏数据进行时间序列预测。核心功能包括：

数据预处理：时间序列重构、数据集划分、归一化

模型构建与训练：

基础LSTM模型

CNN-LSTM混合模型

BKA算法优化的CNN-LSTM模型

超参数优化：使用BKA（蝙蝠-风筝优化算法）自动优化学习率、正则化参数和LSTM单元数

预测与评估：计算RMSE、MAE、MAPE、R²等指标

可视化分析：

预测结果对比曲线

损失函数变化曲线

雷达图/罗盘图等多维指标对比

误差分布可视化

算法步骤
数据准备：

导入Excel数据（北半球光伏数据.xlsx）

构建时序样本（延时步长kim=4）

按7:3划分训练集/测试集

数据归一化（mapminmax）

模型训练：

预测与评估：

反归一化预测结果

计算5种评价指标（RMSE/MAE/MAPE/R²/MSE）

多模型对比分析

可视化：

预测值 vs 真实值曲线

训练损失变化曲线

三维指标对比（雷达图/罗盘图）

误差分布柱状图

技术路线

运行环境要求
MATLAB R2020b或更高版本

Deep Learning Toolbox

应用场景
光伏发电预测：

北半球地区光伏电站出力预测

电网调度与能源管理

时间序列预测：

电力负荷预测

风速/辐照度预测

金融时间序列预测

算法研究：

深度学习模型对比（LSTM/CNN-LSTM）

智能优化算法应用（BKA）

超参数自动优化

创新点
混合架构：CNN特征提取 + LSTM时序建模

智能优化：BKA算法自动调参

多维评估：

多种量化指标

多种可视化方法（雷达图/罗盘图等）

工业应用：专为光伏数据设计的预处理流程

程序设计

完整代码获取链接私信回复：BKA-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM三模型光伏功率预测对比！（Matlab完整源码和数据））

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行%%  导入数据
result = xlsread('北半球光伏数据.xlsx');%%  数据分析
num_samples = length(result);  % 样本个数%%  划分数据集
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1, :), 1, kim * or_dim), result(i + kim + zim - 1, :)];
end%%  数据集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);%%  数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718