基于CNN-SE_Attention-ITCN多特征输入回归组合预测算法

运行环境:Matlab2023及以上

【模型简介】CNN-SE_Attention结合了卷积神经网络（CNN）和注意力机制。

在传统的CNN中，特征表示是静态的，无法适应不同任务和场景的需求。

而引入SE-Attention机制后，网络能够动态地调整特征图的重要性，以更好地捕获关键特征。

已有研究表明，传统时间卷积网络难以提取输入数据的内部相关信息，扩展卷积会导致局部特征丢失，因此提出改进时间卷积网络(ITCN)，模型参考以下论文。

该组合模型首先通过CNN-SE_Attention挖掘输入矩阵各影响因素与输出间的深层隐含信息，然后利用改进的TCN提取时序特征，构建长依赖关系，生成各影响因素与输出的非线性关系，对光伏功率进行回归预测。

【适用领域】光伏预测、风电预测、房价预测、股票预测等多种应用场景。

【方便使用】文件提供了详细的注释以及评价指标，直接替换数据集即可使用，无需大幅修改程序，注释清晰，易于你的理解与修改。

一键运行，一键出图。

【示例】采用光伏场数据作为输入数据，包括组件温度、温度、气压、湿度等天气特征，预测光伏发电功率，具有很强的实际应用意义。

输入数值天气特征，预测光伏发电功率，实现多特征输入，单特征输出。

【模型评价】有多种评价指标任你选择，为体现真实性，我用未清洗的数据进行测试，模型预测效果极佳，通过修改参数，特征工程可进一步增加预测精度。

注释清晰，适合初学者学习使用

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