三种深度学习模型（LSTM、CNN-LSTM、贝叶斯优化的CNN-LSTM/BO-CNN-LSTM）对北半球光伏数据进行时间序列预测

代码功能

该代码实现了一个光伏发电量预测系统，采用三种深度学习模型（LSTM、CNN-LSTM、贝叶斯优化的CNN-LSTM）对北半球光伏数据进行时间序列预测，并通过多维度评估指标和可视化对比模型性能。

算法步骤

1. 数据预处理

• 数据导入：从Excel读取北半球光伏数据
• 序列重构
  构建时间窗口：用前4步预测下一步
• 数据集划分：70%训练集，30%测试集
• 归一化：采用mapminmax归一化到[0,1]区间
• 数据平铺：转换为LSTM需要的序列格式

2. 模型构建

① LSTM模型

layers = [
    sequenceInputLayer(f_)
    lstmLayer(20)       % 20个LSTM单元
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer];

② CNN-LSTM模型

lgraph = layerGraph();
tempLayers = [
    sequenceInputLayer([f_,1,1])
    sequenceFoldingLayer];
lgraph = addLayers(lgraph,tempLayers);

tempLayers = [
    convolution2dLayer([3,1],16)  % 卷积核3x1, 16通道
    reluLayer
    convolution2dLayer([3,1],32)  % 卷积核3x1, 32通道
    reluLayer];
lgraph = addLayers(lgraph,tempLayers);

tempLayers = [
    sequenceUnfoldingLayer
    flattenLayer
    lstmLayer(5)                  % 5个LSTM单元
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer];

③ BO-CNN-LSTM模型

• 贝叶斯优化超参数：
  • LSTM单元数
  • 初始学习率
  • L2正则化系数

3. 模型训练

• 通用设置：
  • 优化器：Adam
  • 最大迭代次数：500
  • 学习率策略：每400次衰减为0.1倍
  • 正则化：L2权重衰减
• 训练过程监控：记录训练损失和RMSE

4. 预测与反归一化

t_sim = predict(net, Lp_test); 
T_sim = mapminmax('reverse', t_sim, ps_output);  % 反归一化

5. 评估与可视化

• 评估指标：RMSE、MAE、MAPE、R²、MSE
• 可视化对比：
  • 预测值 vs 真实值曲线
  • 误差分布柱状图
  • 雷达图/罗盘图多指标对比
  • 二维散点图（R² vs MAPE）
  • 柱状图指标对比

关键参数设定

运行环境要求

MATLAB版本：R2021a或更高

应用场景

1. 光伏发电预测：
   • 电网调度与能源管理
   • 电站运维决策支持
2. 时间序列预测：
   • 电力负荷预测
   • 气象数据预测
   • 金融时间序列分析
3. 模型对比研究：
   • LSTM vs CNN-LSTM架构性能对比
   • 贝叶斯优化效果验证

创新点总结

1. 三级模型架构：
   LSTM → CNN-LSTM → BO-CNN-LSTM渐进式优化
2. 多维度评估体系：
   • 5种量化指标（RMSE/R²/MAE/MAPE/MSE）
   • 6种可视化对比（曲线/雷达/罗盘/柱状/散点/误差图）
3. 贝叶斯自动调参：
   优化神经网络超参数组合

注：实际运行时需确保：

1. 北半球光伏数据.xlsx文件在路径中
2. 自定义函数（fical.m, radarChart.m）已实现

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