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雷达卡
MATLAB
实现基于
VMD-GRU
变分模态分解（
VMD）结合门控循环单元进行时间序列预测的详细项目实例
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随着大数据和人工智能技术的快速发展，时间序列数据在金融、能源、气象、交通等领域的应用日益广泛。时间序列预测作为数据分析中的重要环节，能够有效捕捉数据的内在规律，辅助决策优化。然而，时间序列数据通常具有非线性、非平稳性和噪声等复杂特征，传统预测模型在处理这类数据时面临较大挑战。变分模态分解（
VMD）作为一种先进的信号分解方法，能够将复杂的非平稳信号分解为若干个本征模态函数（
IMFs
），有效提取数据的本质特征，增强预测的准确性和鲁棒性。同时，门控循环单元（
GRU）作为一种简化的循环神经网络结构，具备捕捉长短期依赖的能力，且训练速度快，参数量少，适合处理时间序列数据的动态变化。将
VMD与GRU结合，利用
VMD对原始时间序列进行多尺度分解，分别对每个模态进行
GRU预测，最后融合预测结果，不仅能够充分利用数据的多频率特征，还能提升模型的泛化能力和预测精度。该 ...
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