聚划算！大对比！强推收藏，直呼过瘾！牛顿-拉夫逊优化算法NRBO-CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM、BiLSTM三模型光伏功率多变量时间序列预测对比，该代码特别适合必须横向对比不同深度学习模型性能的时序预测场景，研究者可利用参数快速适配不同预测需求，调整模型参数优化预测精度。
基本介绍
NRBO-CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM、BiLSTM三模型多变量时序光伏功率预测 (Matlab2020b 多输入单输出)
1.应用已经调试好，替换数据集后，仅运行一个main即可运行，数据格式为excel!!!
2.NRBO-CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM、BiLSTM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。
NRBO牛顿-拉夫逊优化算法优化CNN-BiLSTM的隐藏层节点数、初始学习率、L2正则化系数。
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。
代码主要特性
该代码构建了一个光伏功率预测，使用三种深度学习模型（BiLSTM、CNN-BiLSTM、NRBO-CNN-BiLSTM）对北半球光伏素材进行时间序列预测。核心功能包括：
数据预处理：时间序列重构、信息集划分、归一化
模型构建与训练：
基础BiLSTM模型
CNN-BiLSTM混合模型
NRBO算法优化的CNN-BiLSTM模型
超参数优化：使用NRBO自动优化学习率、正则化参数和BiLSTM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（北半球光伏材料.xlsx）
构建时序样本（延时步长kim=4）
按7:3划分训练集/测试集
信息归一化（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
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（BiLSTM/CNN-BiLSTM）
智能优化算法应用（NRBO）
超参数自动优化
创新点
混合架构：CNN特征提取 + BiLSTM时序建模
智能优化：NRBO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
数据集
完整代码私信回复NRBO-CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM、BiLSTM牛顿-拉夫逊优化算法+三模型光伏功率多变量时间序列预测对比
往期回顾：
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