[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于VMD-PLO-Transformer-GRU变分模态分解+极光优化算法（PLO）优化Transformer结合门控循环 ... [推广有奖]

0关注
1粉丝

已卖：51份资源

硕士生

16%

还不是VIP/贵宾

威望: 0 级
论坛币: 1306 个
通用积分: 248.0542
学术水平: 5 点
热心指数: 5 点
信用等级: 5 点
经验: 725 点
帖子: 33
精华: 0
在线时间: 235 小时
注册时间: 2025-8-7
最后登录: 2026-2-8

楼主

南唐雨汐

发表于 2025-10-27 07:32:25 |AI写论文

是否 +2 论坛币

k人参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

MATLAB
实现基于
VMD-PLO-Transformer-GRU
变分模态分解
+极光优化算法（
PLO）优化Transformer
结合门控循环单元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）
随着信息技术的迅速发展，尤其是物联网、大数据、人工智能等领域的深度融合，时间序列预测技术的应用越来越广泛。在许多实际问题中，时间序列数据呈现出非线性、多尺度、多变量等复杂特征，这给传统预测方法带来了极大的挑战。尤其是在经济预测、能源管理、气象预报等领域，精确的时间序列预测对决策过程至关重要。
为了提高多变量时间序列预测的准确性，近年来，基于深度学习的方法已成为研究的重点，特别是Transformer模型，其在长时序依赖建模方面表现出了强大的能力。然而，单纯使用Transformer模型进行多变量时间序列预测时，容易受到噪声和异常数据的干扰，导致模型的预测精度不高。因此，如何有效地处理时间序列的非线性特征和噪声问题，成为提升预测效果的关键。
变分模态分解（VMD）是一种强有力的信号处理方 ...