NGO优化Transformer在光伏预测中的应用及Matlab代码实现

文件标题指出了该资源的主题内容和目的，即利用一种名为“北方苍鹰优化算法”（NGO）的智能算法优化Transformer回归模型，用于光伏预测，并附有Matlab代码。资源描述详细介绍了该资源的应用领域、内容、适用人群和提供者的背景，强调了它在教学和科研中的应用价值。此外，提供了较为丰富的知识点分类，包括智能优化算法及其应用、神经网络预测、图像处理算法、信号处理算法、元胞自动机仿真和无线传感器网络。 **知识点详细解读：** 1. 智能优化算法及应用 - 1.1 改进智能优化算法方面，包括单目标和多目标优化。 - 1.2 生产调度方面，包括装配线、车间、生产线平衡以及水库梯度调度研究。 - 1.3 路径规划方面，涉及多个具体问题的研究，如旅行商问题（TSP）、各类车辆路径规划问题、机器人路径规划和无人机三维路径规划等。 - 1.4 三维装箱求解。 - 1.5 物流选址研究，包含背包问题和货位优化等。 - 1.6 电力系统优化研究，包括微电网优化、配电网系统优化、重构、有序充电、储能优化调度和配置。 2. 神经网络回归预测、时序预测、分类清单 - 2.1-2.14 提供了多种神经网络预测和分类方法，例如BP、LSSVM、SVM、CNN、ELM、KELM、ELMAN、LSTM、RBF、DBN、FNN、DELM、Bilstm、宽度学习、模糊小波神经网络、GRU等。 - 2.15-2.16 涉及到的高级神经网络技术，如宽度学习和模糊小波神经网络。 3. 图像处理算法 - 3.1 图像识别领域，覆盖了车牌、交通标志、发票、身份证、银行卡、人脸、病灶、花朵、药材、水果蔬菜、指纹、手势、虹膜、路面状态、行为、万用表和表盘以及人民币和答题卡等的识别技术。 - 3.2-3.9 涵盖图像分割、检测、隐藏、去噪、融合、配准、增强和压缩等技术。 - 3.10 图像重建。 4. 信号处理算法 - 4.1-4.4 涉及信号识别、检测、嵌入提取、去噪。 - 4.5-4.8 涉及故障诊断、脑电、心电、肌电信号处理。 5. 元胞自动机仿真 - 5.1-5.4 涉及模拟交通流、人群疏散、病毒扩散、晶体生长等。 6. 无线传感器网络 - 6.1-6.5 涉及无线传感器定位、覆盖优化、室内定位、通信及优化、无人机通信中继优化等。 以上各知识点从算法到应用场景都有详尽的分类与说明，覆盖了广泛的工程与科研领域，为从事相关工作的研究者和开发者提供了实用的技术支持和理论基础。通过结合Matlab代码实现，该资源具有很强的实践性和教学价值，适用于本科、硕士等教研学习使用。