[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于VMD-PLO-Transformer-LSTM变分模态分解+极光优化算法优化Transformer结合长短期记忆神经网 ... [推广有奖]

0关注
1粉丝

已卖：50份资源

硕士生

16%

还不是VIP/贵宾

威望: 0 级
论坛币: 1311 个
通用积分: 248.0394
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: 2026-2-7

楼主

南唐雨汐

发表于 2025-10-28 08:17:30 |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-LSTM
变分模态分解
+极光优化算法优化
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）
随着大数据技术和人工智能技术的飞速发展，如何从海量的时序数据中提取有效信息并进行精确预测，已成为各行业中不可忽视的难题。尤其是在多变量时间序列预测领域，准确预测系统的未来行为不仅有助于决策支持，还能为系统优化和风险控制提供可靠依据。传统的时间序列预测方法如ARIMA、神经网络等，在处理复杂和高度非线性的数据时，面临着一定的局限性。近年来，变分模态分解（VMD）和先进的深度学习技术，如Transformer和长短期记忆网络（LSTM），已成为解决此类问题的有效工具。
VMD是一种数据驱动的自适应信号分解方法，可以将复杂的时序信号分解为不同的模态成分，这些模态成分代表了信号的不同频率特征。通过对这些模态成分进行分别建模，可以捕捉到不同时间尺度上的动态信息，进而提高预测的准确性。而LSTM作为 ...