Python
实现基于
VMD-NRBO-Transformer-BiGCN
变分模态分解（
VMD）结合牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化Transformer-BiGCN
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）
光伏发电作为可再生能源的重要组成部分，因其清洁环保和资源丰富性，近年来在全球范围内得到了迅速发展。然而，光伏发电的出力受气象条件（如辐射强度、温度、风速等）的影响极大，表现出高度的非线性、非平稳性和多变量耦合特性。如何准确预测光伏功率，成为电网调度、能源管理和经济运行的重要课题。传统的时间序列预测方法在面对光伏功率数据的复杂波动和多维特征时，往往难以充分捕捉内在规律，导致预测精度不足。
变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）是一种先进的信号分解方法，可以将复杂信号分解为若干具有不同频率带的模态分量，有效地提取时间序列的内在模式。结合牛顿-拉夫逊优化算法（Newton-Raphson Based Op ...