一区级光伏功率预测创新模型！CEEMDAN-KPCA-PINN多变量时序预测！完全自适应噪声集合经验模态分解+核主成份降维+物理信息神经网络
news2026/3/17 7:29:46
SCI配图创新模型完全自适应噪声集合经验模态分解核主成份降维物理信息神经网络CEEMDAN-KPCA-PINN多变量时序光伏功率预测MATLAB代码。以下是对代码的全面分析一、主要功能该代码用于光伏功率时间序列预测结合了信号分解、特征降维和物理约束神经网络实现对光伏发电功率的高精度预测。二、算法步骤数据预处理main1_CEEMDAN.m• 读取光伏功率数据每小时一个点每天96个点• 使用CEEMDAN完全自适应噪声集合经验模态分解 对每个特征进行分解• 将原始信号分解为多个IMF本征模态函数和残差项• 可视化分解结果并保存特征降维main2_KPCA.m• 加载分解后的数据• 使用 KPCA核主成分分析 进行特征降维• 计算累积贡献率保留贡献率90%的主成分• 保存降维后的数据PINN预测建模main3_CEEMDAN_KPCA_PINN.m• 重构数据集时间序列滑窗处理• 划分训练集30天和测试集第31天• 数据归一化• 构建物理信息神经网络PINN 模型• 训练模型含物理约束损失• 预测并评估模型性能三、技术路线原始光伏数据↓CEEMDAN信号分解 → 多尺度特征提取↓KPCA特征降维 → 保留主要信息去除冗余↓构建时序样本滑窗法↓划分训练集/测试集↓PINN建模含物理约束↓预测与评估完整代码私信回复一区级光伏功率预测创新模型CEEMDAN-KPCA-PINN多变量时序预测完全自适应噪声集合经验模态分解核主成份降维物理信息神经网络
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