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雷达卡
MATLAB
实现基于
VMD-NRBO-Transformer-BiLSTM
变分模态分解（
VMD）结合牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化Transformer-BiLSTM
模型多变量时间序列预测的详细项目实例
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时间序列预测是机器学习领域中的一个重要任务，广泛应用于金融、能源、气象等各个领域。多变量时间序列预测主要涉及到多个时间序列的联合建模与预测，因其数据间的相互依赖性与非线性特征，成为了一个非常具有挑战性的任务。传统的时间序列预测方法多基于统计模型或简单的机器学习算法，这些方法虽然具有一定的预测能力，但在处理复杂的非线性关系、长时间依赖性以及多种影响因素时，往往存在较大的局限性。
随着深度学习技术的不断发展，尤其是在处理时序数据方面的进展，像
Transformer
和BiLSTM
这样的模型已经成为了最主流的技术。然而，这些模型往往面临着两个问题：一是时间序列数据本身的噪声和复杂性；二是模型训练时可能会陷入局部最优解，导致模型性能未能达到最佳。因此，结 ...
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