PL/SQL Challenge 每日一题：2017-3-24 动态PL/SQL块

内容概要：本文介绍了基于变分模态分解（VMD）和麻雀算法优化（SSA）的双向长短期记忆网络（BILSTM）在多维时间序列预测中的应用，特别是在北半球光伏功率预测中的效果。文中详细描述了三种模型（BILSTM、VMD-BILSTM、VMD-SSA-BILSTM）的构建过程及其性能对比。VMD用于信号分解，SSA用于优化BILSTM的参数，从而提高预测精度和稳定性。实验结果显示，VMD-SSA-BILSTM模型在处理光伏功率等时间序列数据时表现出色，优于其他两种模型。此外，作者还提供了MATLAB代码实现，便于读者理解和复现。 适用人群：从事时间序列预测、机器学习、信号处理等领域研究的技术人员和研究人员。 使用场景及目标：适用于需要高精度预测的时间序列数据分析，尤其是涉及多维特征（如太阳辐射度、气温、气压、大气湿度）的光伏功率预测。目标是通过改进现有模型，提高预测的准确性和稳定性。 其他说明：文中提到的VMD、SSA、BILSTM等组件可以根据实际需求替换成其他类似的方法和技术，如EMD、PSO、GRU等，以适应不同应用场景。