CNN-LSTM-Attention高精度电力负荷与风电功率预测模型

如果你在做电力负荷和风电功率预测，尤其是想提高精度，CNN-LSTM-Attention模型挺适合的。这种结合了卷积神经网络、LSTM和注意力机制的模型，可以有效捕捉时间序列数据中的复杂模式，预测精度高。它通过 CNN 提取特征，LSTM 负责时间序列建模，Attention 机制则模型关注关键时刻的数据变化。这种方法在电力负荷、风电功率等领域的应用都广泛。你可以在代码库中找到不同的实现方式和相关的工具，如风电功率预测、负荷预测等，推荐你结合自己的需求试试看。

如果你还没尝试过LSTM进行时间序列预测，可以先了解一下基本的风电功率预测实现。其实，大部分代码都可以直接拿来用，改动一点就能适配你的项目。比如，基于 CNN-GRU-Attention 的时间序列预测就不错，结构简单，训练起来也挺快，直接就能做出不错的预测结果。

另外，推荐你查看一些类似的资源，比如matlab风电功率预测模型，或者基于 LSTM 的电力系统负荷短期预测，你更全面地掌握预测技术。，找到适合自己项目的工具才是王道！