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Python
实现基于
VMD-NRBO-Transformer-BiLSTM
变分模态分解（
VMD）结合牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化Transformer-BiLSTM
模型进行多变量时间序列光伏功率预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着全球能源结构的转型和可持续发展理念的普及，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，正逐渐成为能源系统的重要组成部分。光伏功率预测的准确性直接影响电网的稳定运行和能源调度效率。传统的预测方法往往难以应对光伏发电受天气变化、环境扰动等非线性、非平稳因素影响的复杂性，导致预测精度受限，进而影响电网调度和能源管理的科学性与经济性。针对这一挑战，基于先进信号处理技术和深度学习模型的多变量时间序列光伏功率预测方法日益受到关注。
变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）作为一种自适应信号分解方法，能够有效地将复杂的非线性信号分解为若干本征模态函数（IMFs），分离不同频率成分，增强信号的平稳性和可预测性 ...

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关键词：transform python Former Trans 项目介绍