< lang="en">

神经网络预测模型及代码示例

• 1. 电力系统稳定性预测
• 使用多层神经网络预测电力系统稳定性。
• 在MATLAB环境下构建和训练模型。
• 代码示例：

 function [pre dicted_stability] = pre dict_stability(data) % 数据预处理 % % 构建神经网络 net = feedforwardnet(10, {'tansig', 'tansig', 'tansig'}, 'output', 'purelin'); % 训练神经网络 % % 预测稳定性 pre dicted_stability = net(data); end 

• 2. 时间序列预测
• 使用卷积神经网络（CNN）进行时间序列预测。
• 可更改数据集，适应不同预测需求。
• 代码示例（PyTorch）：

 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim
class CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.layer1 = nn.Conv1d(15, 32, kernel_size=5) self.relu = nn.ReLU() self.fc = nn.Linear(32, 1) def forward(self, x): x = self.layer1(x) x = self.relu(x) x = x.reshape(x.size(0), -1) x = self.fc(x) return x
model = CNN() criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
 训练模型 

• 3. 无机模型预测控（MPC）方
• 基于神经网络开发无机MPC方。
• 实现实时控和反馈。
• 代码示例（MATLAB）：

 % 无机模型建立 model = idfunc('simplified_uav_model');
% MPC控器设计 controller = mpccontroller('model', model, 'objective', 'minimize', 'objtype', 'quad');
% 实时控与反馈 while true % 获取当前状态 current_state = getCurrentState(); % 预测和控 [u, x_pre d] = mpcsolve(controller, current_state); % 应用控信号 applyControlSignal(u); % 更新状态 updateState(x_pre d); end 

• 4. 城轨道交通客流预测
• 使用GCGRU模型预测城轨道交通客流。
• 适应不同场景和干预条件。
• 代码示例（MATLAB）：

 % 数据准备 data = loadData('traffic_data.mat');
% 构建GCGRU模型 gcgru = gcgru(data);
% 训练模型 train(gcgru, data);
% 预测客流 pre dicted_flow = pre dict(gcgru, data); 

• 5. 深度神经网络预测潜在消费者
• 使用DeepFM模型预测潜在消费者。
• 结合FM和DNN进行特征交互建模。
• 代码示例（PyTorch）：

 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim
class DeepFM(nn.Module): def __init__(self): super(DeepFM, self).__init__() self.fm = FM() self.dnn = nn.Sequential( nn.Linear(1, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 1) ) def forward(self, x): fm_out = self.fm(x) dnn_out = self.dnn(x) return torch.sum(fm_out + dnn_out, 1)
model = DeepFM() criterion = nn.BCEWithLogitsLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
 训练模型