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雷达卡
MATLAB
实现基于
VMD-NRBO-Transformer-RNN
变分模态分解（
VMD）结合牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化Transformer-RNN
模型多变量时间序列光伏功率预测的详细项目实例
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在当前全球能源转型的背景下，光伏发电作为一种绿色、清洁的可再生能源，受到了广泛关注。随着光伏产业的迅猛发展，光伏发电的利用率和效率不断提高。然而，光伏功率的预测精度仍然面临诸多挑战，尤其是由于其时序特性和受到气候、季节等多因素的影响，造成光伏功率预测具有高度的非线性和复杂性。因此，如何提高光伏功率预测的精度，尤其是多变量时间序列预测，成为了当前研究的热点。
传统的光伏功率预测方法多依赖于简单的时间序列模型或基于统计学的方法，如
ARIMA
、SVM等，但这些方法难以捕捉光伏功率数据中的非线性和时变性。因此，近年来，深度学习方法，如循环神经网络（
RNN）、长短期记忆网络（
LSTM
）、Transformer
等被广泛应用于光伏功率预测领域。这些方法能够 ...
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