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雷达卡
Python
实现基于
VMD-NRBO-Transformer-BiCNN
变分模态分解（
VMD）结合牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化Transformer-BiCNN
模型多变量时间序列预测的详细项目实例
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多变量时间序列预测在现代工业、金融、气象、交通等众多领域中扮演着关键角色。随着传感器技术和数据采集手段的不断进步，采集到的时间序列数据往往具有高度非线性、非平稳和多尺度的特点，给预测模型带来了极大挑战。传统的时间序列预测方法，如ARIMA、指数平滑等，在处理复杂的多变量非线性数据时表现不佳，难以捕捉数据中的深层次动态特征。近年来，深度学习模型，尤其是基于Transformer和卷积神经网络（CNN）的混合模型，因其强大的特征提取与序列建模能力，成为多变量时间序列预测的研究热点。
然而，直接对原始时间序列建模可能导致模型难以捕获不同频率成分的潜在信息。变分模态分解（VMD）作为一种先进的信号分解方法，能够将复杂的时间序列信号分解成多个本质上单一频率的模态分 ...
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