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雷达卡
Python
实现基于
VMD-NRBO-Transformer-BIGRU
变分模态分解（
VMD）结合牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化Transformer-BIGRU
模型多变量时间序列预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
随着现代社会信息技术的快速发展，海量的多变量时间序列数据在各行各业中被广泛产生和应用。比如金融市场的股票价格、工业生产过程中的传感器数据、智能交通系统的流量数据以及气象监测的环境参数等，均表现为多变量时间序列的形式。这些数据具有复杂的动态变化和强烈的非线性特征，同时受到噪声干扰和外部因素的影响，给准确的预测带来了极大的挑战。传统的时间序列预测方法，如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）等，因其建模能力有限，难以捕捉复杂的时序依赖关系，难以满足实际需求。近年来，深度学习技术，尤其是基于循环神经网络（RNN）和Transformer架构的模型，因其强大的特征提取和序列建模能力，成为时间序列预测的热点方向。然而，深度模型的训练过程常常面临数据噪声干扰和模型 ...
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