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《MATLAB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》
本项目提出了一种基于VMD-NXBO-Transformer-GCN的光伏功率预测模型，通过融合变分模态分解(VMD)、牛顿-拉夫逊优化算法(NXBO)、Transformer和图卷积网络(GCN)等技术，显著提高了预测精度和鲁棒性。模型首先利用VMD分解光伏功率时间序列，提取多尺度特征；然后采用NXBO优化算法加速模型训练；最后结合Transformer的时序建模能力和GCN的空间特征提取能力进行预测。实验结果表明，该模型在光伏功率预测任务中表现出色，各项评价指标(MSE、MAE、R²等)均优于传统方法。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/148227141
该项目主要应用于哪些领域(多选)
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电力负荷预测与调度优化
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新能源电力系统的负荷管理
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智能电网的智能调度与资源优化
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电力系统风险管理与应急响应
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电力市场交易与负荷预测服务
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高频次用电数据分析和优化
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智能配电系统调度和实时控制
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金融领域
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能源管理与电力负荷预测
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交通流量与智能交通系统
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