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雷达卡
MATLAB
实现基于
VMD-NRBO-Transformer-RNN
变分模态分解（
VMD）结合牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化Transformer-RNN
模型多变量时间序列预测的详细项目实例
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随着科技的不断发展和数据的爆炸式增长，时间序列数据的预测问题已经成为了多个领域中的一个重要挑战。特别是在金融、气象、能源、医疗等领域，时间序列预测可以为决策者提供极大的帮助。在这些领域中，多变量时间序列的预测不仅需要考虑每个变量的趋势和周期性，还要捕捉各个变量之间的复杂相互关系和动态变化。为了解决这一问题，基于深度学习的方法被广泛应用于时间序列预测。尤其是
Transformer
和RNN（循环神经网络）模型，因其在捕捉时序数据特征方面的优势，已成为主流方法之一。然而，传统的深度学习模型在处理复杂的时间序列数据时，往往面临着过拟合、计算复杂度高和参数优化困难等问题。
为了进一步提升模型的预测精度并解决这些挑战，本项目提出将变分模态分解（
VMD）与牛顿
-拉夫逊 ...
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