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雷达卡
MATLAB
实现基于
VMD-NRBO-Transformer-CNN
变分模态分解（
VMD）结合牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化Transformer-CNN
模型多变量时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着工业自动化、智能交通、气象预测、金融分析等领域的快速发展，多变量时间序列数据的预测变得愈加重要。多变量时间序列数据不仅呈现出多维度特性，还具有较强的时序依赖性，这使得预测任务在准确性和效率方面面临巨大的挑战。传统的时间序列预测方法往往无法有效处理数据中的复杂模式和非线性关系，因此，采用创新的模型和算法来提升预测效果成为一个亟待解决的问题。
变分模态分解（
VMD）作为一种有效的信号处理技术，可以将复杂的时间序列信号分解为多个本征模态函数（
IMF），从而帮助揭示数据的内在结构和局部特征。牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）是一种强大的优化技术，能够通过自适应搜索最优解，在许多复杂优化问题中取得显著成果。
Transformer
模型，基于其优秀的自注意力机制，已成为当前自然语言处理领域中的佼佼者。结合卷积神经网络（
CNN）的优点，能够在图像和时序数据处理 ...
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