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雷达卡
MATLAB
实现基于
VMD-SSA-LSSVM+LSTM
多变量时间序列预测模型的详细项目实例
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时间序列预测是机器学习领域中的重要研究问题，广泛应用于金融、能源、气象、工业生产等各个领域。随着大数据技术的飞速发展，时间序列数据的维度和复杂度急剧增加，传统的时间序列预测方法在处理高维、多变量数据时面临着许多挑战。为了提高预测精度，研究者们提出了多种新的方法和模型，其中基于变分模态分解（VMD）、空间序列分析（SSA）、支持向量机（LSSVM）和长短期记忆网络（LSTM）结合的多变量时间序列预测模型引起了广泛的关注。
变分模态分解（VMD）是一种有效的信号分解方法，能够将复杂的非线性、非平稳信号分解成若干个本征模态函数（IMF），使得每个模态函数具有更为平稳的性质，从而能够有效减少噪声和不确定性对预测模型的影响。空间序列分析（SSA）则通过提取时间序列的趋势成分、季节成分和噪声成分，为后续的建模和预测提供了更为干净和准确的输入数据。支持向量机（LSSVM）是支持向量机（S ...
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