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雷达卡
MATLAB
实现基于
CEEMDAN-VMD-BiLSTM-Attention
双重分解
+双向长短期记忆神经网络
+注意力机制多元时间序列预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
随着工业和技术的发展，时间序列预测在各个领域的应用越来越广泛。特别是多元时间序列数据，因其涉及多个变量之间的复杂关系，在金融、能源、交通等多个领域具有重要的预测意义。传统的时间序列预测方法，如ARIMA、SVR（支持向量回归）等，通常在处理复杂的非线性时序数据时存在局限性。因此，近年来，深度学习方法逐渐成为解决此类问题的主流技术。特别是基于长短期记忆神经网络（LSTM）和双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）的模型在处理时间序列数据时表现出色。
然而，直接将原始时间序列输入到BiLSTM模型中，仍然无法解决数据中的噪声、趋势成分、周期性等复杂特征。这些特征的存在可能会严重影响预测精度，因此，对时间序列进行有效的预处理显得尤为重要。传统的预处理方法，如小波变换、傅里叶变换等，能够对时间序列进行分解，但它们在处理复杂 ...
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