楼主: 南唐雨汐
75 0

[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于VMD-NRBO-Transformer-GRU变分模态分解(VMD)结合牛顿-拉夫逊优化算法(NRBO)优化Trans ... [推广有奖]

  • 0关注
  • 0粉丝

已卖:27份资源

本科生

53%

还不是VIP/贵宾

-

威望
0
论坛币
1152 个
通用积分
114.9670
学术水平
5 点
热心指数
5 点
信用等级
5 点
经验
480 点
帖子
20
精华
0
在线时间
186 小时
注册时间
2025-8-7
最后登录
2025-12-23

楼主
南唐雨汐 在职认证  发表于 2025-12-1 07:39:41 |AI写论文

+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~ !

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-NRBO-Transformer-GRU
变分模态分解(
VMD)结合牛顿
-拉夫逊优化算法(
NRBO
)优化Transformer-GRU
模型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)
随着科技的不断发展,基于机器学习和深度学习的多变量时间序列预测在各个领域得到了广泛的应用。例如,在金融市场的股市预测、能源需求的预测、气象数据的预测等领域中,时间序列预测扮演着重要的角色。多变量时间序列预测的目标是通过历史数据对多个变量的未来趋势进行预测,从而为决策提供支持。然而,时间序列数据通常存在着复杂的趋势、周期性、噪声等特征,这使得预测任务非常具有挑战性。
传统的时间序列预测方法,如
ARIMA
、SARIMA
和指数平滑法等,虽然可以处理一些简单的线性关系,但在面对复杂的非线性、高维度的数据时,往往效果不理想。近年来,深度学习方法在时间序列预测中的表现较为突出,尤其是
Transformer
和GRU(门控循环单元)模型,它们能够处理大规模、高维度的数 ...
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

关键词:transform matlab实现 Former MATLAB Trans

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要注册

本版微信群
加好友,备注cda
拉您进交流群
GMT+8, 2025-12-24 17:44