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雷达卡
Python
实现基于
VMD-TCN-BiLSTM-MHA
变分模态分解（
VMD）结合时间卷积双向长短期网络融合多头注意力进行多变量时序预测的详细项目实例
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多变量时序预测作为数据科学与人工智能领域中的重要研究方向，广泛应用于金融市场分析、气象预测、智能制造、能源管理等多个实际场景。随着数据采集技术的不断进步，时序数据的维度和复杂度急剧提升，传统的单变量预测方法已经难以满足复杂多源信息融合的需求。多变量时序数据通常包含多个相互关联的变量，其内在动态变化规律复杂且带有非线性、非平稳特性，直接影响预测模型的准确性与鲁棒性。
变分模态分解（VMD）是一种先进的信号处理方法，通过将复杂时序信号分解为若干个具有不同频率带的固有模态函数（IMFs），有效提取信号的多尺度信息，消除噪声干扰，提升特征表达的清晰度。结合VMD预处理后的时序数据，可以显著增强后续深度学习模型对时序动态的捕捉能力。
近年来，深度学习架构如时间卷积网络（TCN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）在时序预测领 ...
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