在无线传感器网络中，节点的供能问题是制约其实际应用的重要因素，将太阳能转化成电能为 节点供电是一种有效的解决方案。对可收集的太阳能进行预测，有助于提高无线传感器网络的使用寿命。 针对太阳能的不稳定性和波动性，提出了一种基于注意力机制的混合模型来预测太阳能，该模型结合了自 回归差分移动平均模型对序列中线性成分的敏感性、卷积神经网络-长短期记忆网络模型捕捉序列中非线 性成分的能力，以及注意力机制可以突出序列中重要数据的优点，以实现对太阳能的短期预测。实验结果 表明，本文所提出的方案在太阳能预测精度方面，相较于其他方法具有明显优势。
