可发1区的创新思路：基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-CNN-Attention时间序列预测模型（功率预测、寿命预测、流量预测、故障诊断）
首先声明，该模型为原创！原创！原创！
一、应用场景
该模型主要用于时间序列数据预测问题，包含功率预测、电池寿命预测、交通流量预测、电机故障检测等等。
二、模型整体介绍（本文以光伏功率预测为例）
核心架构
- 数据聚类：K-means对风电场机组分组，降低异质性干扰。
- 信号分解：EMD将功率序列分解为多尺度IMF分量。
- 特征提取：CNN捕捉局部气象特征（如风速突变），BiLSTM建模时序依赖。
- 动态加权：Attention机制聚焦关键时间步，抑制噪声。
创新点
- 二次分解+聚类优化：通过K-means提升输入数据质量，EMD增强信号平稳性。
- 多模态特征融合：CNN与BiLSTM协同挖掘时空特征，Attention动态分配权重。
- 轻量化设计：对比传统物理模
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