金豺优化算法GJO结合Transformer的光伏预测方法

资源摘要信息:"本资源提供了利用金豺优化算法（Golden Jackal Optimization, GJO）与Transformer模型相结合的方法，用于光伏预测问题的Matlab实现。资源包含一个Matlab版本，适用于Matlab2014、2019a、2021a。提供了可直接运行的案例数据，以及高度参数化的程序代码，代码中的参数可根据需要进行方便的更改，且代码的编程思路清晰，注释详细，非常适合初学者学习和理解。此外，该资源非常适合计算机、电子信息工程、数学等专业的学生用作课程设计、期末大作业和毕业设计。 金豺优化算法是一种启发式搜索算法，它模拟金豺捕食行为中的群体智能策略，用于解决优化问题。在这个资源中，GJO算法被用来优化Transformer模型的参数，以提高光伏预测的准确性。Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，最初设计用于处理序列数据，在自然语言处理领域取得了巨大成功，但近年来也被应用于时间序列预测，如光伏发电量预测等。 本资源的作者是一位资深的算法工程师，在Matlab算法仿真领域工作了10年。他擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种算法仿真实验。作者还提供仿真源码和数据集的定制服务，并通过私信方式与他人联系。 以下是该资源的文件名称列表： - 【光伏预测】基于金豺优化算法GJO优化Transformer回归预测实现光伏预测附Matlab代码 该资源文件的核心知识点包括： 1. 金豺优化算法（GJO）：理解其原理和在优化问题中的应用。 2. Transformer模型：掌握其基本结构、自注意力机制，并了解其在时间序列预测中的应用。 3. 光伏预测：了解光伏发电量预测的重要性和实施方法。 4. 参数化编程：学习如何使用Matlab实现参数化编程，提高代码的灵活性和可维护性。 5. 编程注释：了解如何通过清晰的注释来增强代码的可读性和可传授性。 6. Matlab编程：适用于Matlab初学者和进阶用户的实践指导。 7. 智能优化算法与神经网络：扩展知识面，涵盖当前最前沿的算法研究和应用。 8. 数据集定制与仿真实验：了解如何进行仿真源码和数据集的定制，以适应不同研究和应用需求。 该资源对学习和研究相关算法仿真、时间序列预测、光伏预测等领域的学生和专业人士具有很高的参考价值。"