抗异常值干扰
通过对深度随机向量函数链接网络的鲁棒改进，该模型在保持预测精度的同时显著增强了对异常值的抗干扰能力，为风速预测等易受离群点影响的任务提供了更可靠的建模方案。
张楚 · Li, Zhengbo · Yida, Ge · Qianlong, Liu · Leiming, Suo · Shihao, Song · 彭甜
Energy 2024
通过引入正则化和范数平衡训练误差与权重，降低离群点对模型的影响，提升预测稳定性。
利用深度结构的丰富中间特征进行最终决策，使预测结果更接近真实数据，在对比实验中获得最佳精度。
采用算术优化算法自动确定变分模态分解的惩罚因子和模态数，避免人工调参，提升分解质量。