一种基于RMN-GLUformer的太阳辐射预测方法

本发明公开了一种基于RMN‑GLUformer的太阳辐射预测方法，该预测方法通过RMN预处理模块学习数据的潜在特征并去除噪声，从而实现数据的有效降噪，并通过自注意力机制关注序列中的每一个位置，并捕捉位置间的全局依赖关系，增强预测模型对上下文信息的理解，从而提高预测准确性。此外采用GLU动态控制信息流，增强预测模型的非线性建模能力，避免梯度消失和爆炸问题。本发明预测方法在京津冀部分地区的真实数据集上进行了验证和评价，基于真实数据集与5个基线模型进行了对比测试，结果显示本发明预测方法具有更小的预测误差和更强的泛化能力。