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雷达卡
Python
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
模型进行多变量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）
多变量时间序列预测是现代工业、金融、气象、医疗等领域中极为关键的问题。随着传感器技术和数据采集手段的飞速发展，各行业积累了大量高维、复杂、动态的时序数据，这些数据不仅包含了丰富的系统状态信息，也反映了变量之间复杂的非线性关系和时序依赖性。然而，传统的时间序列预测方法如ARIMA、SVR等往往受限于线性假设，难以捕捉多变量间的非线性交互和长短期依赖性，导致预测精度受限。为此，结合先进的信号处理技术和深度学习方法，设计能够有效提取时序数据内在特征的多变量预测模型成为当前研究的热点。
变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）是一种新兴的时频分析方法，能将复杂信号分解为若干带限模态函数，显著提升信号的局部特征提取能力。通 ...
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