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《MATLAB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模型多变量时间序列光伏功率预》
本项目提出了一种基于VMD-NXBO-Txansfsoxmex-BikLSTM组合模型的光伏功率预测方法。通过变分模态分解(VMD)对光伏功率数据进行信号分解，结合牛顿-拉夫逊优化算法(NXBO)优化Txansfsoxmex-BikLSTM模型参数，显著提高了预测精度。项目包含完整的数据预处理、模型构建、训练优化和评估流程，并设计了GUI界面便于使用。该方法在光伏电站管理、智能电网调度等领域具有重要应用价值，能够有效提升可再生能源的利用效率。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/148227497
该项目主要目标有哪些(多选)
0 人已经参与 已结束
实现精确的多维特征提取和捕捉
0人
深度学习模型的构建与集成
0人
强化序列依赖性建模
0人
提供不确定性量化的预测
0人
构建泛化能力强的模型框架
0人
用户界面的开发
0人
实现高效的预测并支持实时决策
0人
深度学习与统计方法的结合
0人
提供可靠的预测和风险评估支持
0人
实现更稳健的管理和资源优化配置
0人
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