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雷达卡
MATLAB
实现基于
VMD-SSA-GRU
变分模态分解（
VMD）结合麻雀搜索算法（
SSA）优化门控循环单元进行时间序列预测的详细项目实例
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随着现代工业、金融、能源等领域中时间序列数据的爆炸式增长，如何准确有效地对复杂非线性、非平稳的时间序列进行建模和预测，成为数据科学和智能计算中的核心难题。传统的单一预测模型往往难以捕捉序列中的多尺度特征和复杂动态变化，导致预测精度不足。变分模态分解（
VMD）作为一种先进的信号分解方法，能有效将复杂时间序列分解成若干具有物理意义的模态函数（
IMFs
），增强序列特征的可解释性和预测的鲁棒性。门控循环单元（
GRU）作为一种简化的循环神经网络模型，兼顾了长短期依赖信息的捕捉和训练效率，是时间序列预测中的主流深度学习方法。然而，
GRU的性能高度依赖于其参数设置，传统的手工调参方式耗时且效果有限。麻雀搜索算法（
SSA）是一种新兴的群体智能优化算法，能够高效全局搜索参数空间，提升模型优化能力。将
VMD分解与SSA优化的GRU结 ...
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