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Python
实现基于
VMD-NRBO-Transformer-GCN
变分模态分解（
VMD）结合牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化Transformer-GCN
模型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）
随着全球对清洁能源需求的日益增长，光伏发电作为一种绿色、可再生的能源形式，受到了广泛关注。光伏系统的高效运行依赖于准确的功率预测，而多变量时间序列数据（如气象参数、历史功率、环境因素等）的准确建模对提升光伏功率预测的精度至关重要。光伏功率受天气变化、设备状态、辐射强度等多因素影响，数据呈现出非线性、非平稳和多尺度特征，给传统预测方法带来了巨大挑战。针对这一背景，结合变分模态分解（VMD）技术的多尺度信号分解能力、牛顿-拉夫逊优化算法（NRBO）对模型参数的高效调优以及Transformer和图卷积网络（GCN）强大的时空特征提取能力，构建高精度的光伏功率预测模型显得尤为重要。通过将VMD用于信号预处理，有效剥离不同频率成分，提高信号的可分性；通过NRBO ...

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关键词：transform Former python Trans 项目介绍