MATLAB
实现基于
SSA-Transformer
麻雀搜索算法（
SSA）结合Transformer
编码器进行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）
随着全球对可再生能源需求的迅猛增长，光伏发电作为一种绿色清洁能源，受到了广泛关注和推广。光伏系统的输出功率受多种复杂因素影响，如天气状况（云量、温度、湿度）、光照强度、时间变化以及设备特性等，具有高度的非线性、时变和不确定性特征。精确预测光伏功率不仅对电网的安全稳定运行具有重要意义，还能够优化能源调度和资源管理，提高光伏发电的经济效益与利用率。
传统的光伏功率预测方法多依赖于统计学模型或简单的机器学习算法，往往难以有效捕捉多变量时间序列中的复杂时空依赖关系，导致预测精度有限。近年来，深度学习技术的发展为时间序列预测带来了革命性的改进，尤其是基于注意力机制的Transformer模型，因其优越的长序列依赖捕捉能力和灵活的并行计算结构，在序列建模领域表现卓越。
然而，Transformer模型在多变量时间序列预测中的参 ...