本研究提出了一种基于门控循环单元的变分自编码器，旨在学习机器人操控的潜在配置空间表示。该方法能够实时生成新配置，提升机器人操控的灵活性和适应性。

本文提出了一种新型风速预测模型，结合数据降噪技术、时序卷积网络和门控循环单元，提升了风速预测的精度和稳定性。同时，研究探讨了图神经网络和Transformer架构在风速预测中的应用，显示出优于传统模型的性能，尤其在短期预测方面。