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MATLAB
实现基于
VMD-PLO-Transformer-LSTM
变分模态分解（
VMD）+极光优化算法（
PLO）优化Transformer
结合长短期记忆神经网络多变量时间序列预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
在现代社会，随着信息技术和智能设备的迅速发展，各类复杂的多变量时间序列数据大量涌现，这些数据涵盖了金融、医疗、气象、工业制造等多个领域。由于时间序列数据在这些应用中的重要性，如何有效地预测未来的趋势、波动以及事件发生的可能性成为了研究的重点。传统的时间序列预测方法，通常依赖于统计学模型或简单的机器学习算法，虽然这些方法在某些场景下能够取得一定的效果，但对于复杂的非线性和高维数据，往往表现不足。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的时间序列预测方法逐渐成为主流。然而，深度学习算法在面对复杂时序数据时，仍然面临着许多挑战，例如模型训练过程中的计算量过大、时间复杂度高、容易过拟合、无法有效捕捉多尺度特征等问题。
为了解决这些挑战，本文提出了结合变分模态分解（VMD ...

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