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雷达卡
MATLAB
实现基于
VMD-PLO-Transformer-BiLSTM
变分模态分解
+极光优化算法优化
Transformer
结合双向长短期记忆神经网络多变量时间序列光伏功率预测的详细项目实例
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随着全球对可再生能源的关注不断增强，光伏发电逐渐成为绿色能源的重要组成部分。然而，光伏功率的预测因其受到天气、季节变化和其他环境因素的影响，具有高度的时序性和非线性特点。这使得精确的光伏功率预测成为研究和应用中的一大挑战。为了提高光伏功率预测的精度，传统的统计模型已逐渐无法满足需求，因而引入了深度学习技术。深度学习算法特别擅长处理时序数据，并能捕捉数据中的复杂非线性关系。
近年来，变分模态分解（VMD）被广泛应用于时间序列数据的分解。VMD通过将复杂的时序数据分解为一组模态函数，使得每个模态都能在较为简单的模型中进行预测，从而提高预测的精度和鲁棒性。而PLO（Particle Learning Optimization）算法作为一种优化算法，可以帮助进一步提高模型的性能， ...
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