热门
最新
红包
立Flag
投票
同城
我的
发布
《MATLAB实现基于VMD-NRBO-Transformer-BiRNN 变分模态分解（VMD）结合牛顿-拉夫逊优化算法（NRBO）优化Transformer-BiRNN模型多变量时间序列光伏功率预测》
本文提出了一种基于VMD-NXBO-Transformer-BiLSTM混合模型的光伏功率预测方法。该方法通过变分模态分解(VMD)处理原始数据的非平稳性，利用牛顿-拉夫逊优化算法(NXBO)优化模型超参数，结合Transformer的全局建模能力和BiLSTM的时序特征提取能力，构建了一个高效的光伏功率预测系统。实验结果表明，该模型在MSE、MAE等指标上优于传统方法，能够有效应对光伏发电的非线性和波动性特点。系统提供可视化界面支持参数调整和结果展示，并通过模块化设计实现端到端的预测流程，为光伏电站管理和
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/148304736
你认为以下哪种算法更加有利于多输入单输出分类预测(多选)
0 人已经参与 已结束
麻雀算法（SSA）优化卷积神经网络（CNN）
0人
鲸鱼优化算法（WOA）优化的卷积双向长短期记忆网络（CNN-
0人
贝叶斯优化算法（BO）优化卷积神经网络（CNN）
0人
S4VM半监督支持向量机
0人
LR逻辑回归
0人
WOA-CNN-BiGRU-Attention
0人
MIV-SVM的平均影响值MIV算法结合支持向量机
0人
BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元
0人
CNN-BiGRU-Attention
0人
EVO-CNN
0人
CSDN App 扫码分享
评论
点赞
- 复制链接
- 举报
