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Python实现基于NRBO-ICEEMDAN牛顿-拉夫逊优化算法（NRBO）优化改进的完整集合经验模态分解自适应噪声算法（ICEEMDAN）进行多输入单输出回归预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 2
多尺度可解释建模 2
提升预测鲁棒性 2
面向MISO的跨通道融合 2
高效超参寻优 2
工程落地与可复现 3
实时推理与可观察性 3
项目挑战及解决方案 3
模态混叠与端点效应 3
超参数耦合搜索 3
高维特征选择 3
训练—推理一致性 3
评估与置信度 4
项目模型架构 4
数据层 4
信号分解层（ICEEMDAN） 4
特征工程层（跨通道拼接） 4
回归建模层（MISO） 4
超参数优化层（NRBO） 5
评估与监控层 5
服务化与部署层 5
项目模型描述及代码示例 5
环境与依赖导入 5
ICEEMDAN核心分解函数 6
模态统计与特征构建 7
多通道分解与拼接 7
MISO回归器封装 8
NRBO超参数优化器 8
端到端训练与评估 10
使用样例主函数 11
项目应用领域 11
工业过程质量与能耗预测 11
金融多因子回归与风险前瞻 12
能源系统短期负荷与可再生出力预测 12
医疗多导生理信号建模 12
项目特点与创新 12
ICEEMDAN与NRBO的紧耦合 12
模态层面的跨通道融合 12
可解释的特征重要性 12
端到端的工程流程 13
数值稳定与效率平衡 13
项目应该注意事项 13
数据对齐与漏数控制 13
分解参数与边界管理 13
特征冗余与过拟合 13
推理一致性与监控 13
项目模型算法流程图 14
项目数据生成具体代码实现 14
项目目录结构设计及各模块功能说明 15
项目目录结构设计 15
各模块功能说明 16
项目部署与应用 16
系统架构设计 16
部署平台与环境准备 17
模型加载与优化 17
实时数据流处理 17
可视化与用户界面 17
GPU/TPU加速与算力优化 17
系统监控与自动化管理 17
CI/CD与版本管理 18
安全与隐私 18
项目未来改进方向 18
分解算法的自适应与可学习化 18
特征选择的因果增强 18
回归器的轻量化与不确定性估计 18
自监督预训练 18
自动化运维与弹性策略 19
项目总结与结论 19
程序设计思路和具体代码实现 19
第一阶段：环境准备 19
清空环境变量 19
关闭报警信息 19
关闭开启的图窗 20
清空变量 20
清空命令行 20
检查环境所需的工具箱 20
配置GPU加速 21
导入必要的库 21
第二阶段：数据准备 22
数据导入和导出功能 22
文本处理与数据窗口化 22
数据处理功能 23
数据分析 23
数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等） 24
特征提取与序列创建 24
划分训练集和测试集 26
参数设置 26
第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整 26
算法设计和模型构建 26
优化超参数 27
防止过拟合与超参数调整 29
第四阶段：模型训练与预测 30
设定训练选项 30
模型训练 30
用训练好的模型进行预测 31
保存预测结果与置信区间 31
第五阶段：模型性能评估 32
多指标评估（MSE、VaR、ES、R2、MAE、MAPE、MBE） 32
设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图 32
设计绘制误差热图 32
设计绘制残差分布图 33
设计绘制预测性能指标柱状图 33
第六阶段：精美GUI界面 33
完整代码整合封装 39
能源、金融、工业过程与医疗监护等时序场景中，单一信号往往由多尺度、非平稳、非线性成分叠加而成，多源输入再度提高了复杂度。传统频域方法在强非平稳下容易出现频谱泄漏与失真，线性回归或简单机器学习模型也常在跨尺度耦合、噪声驱动的非线性条件下性能不足。经验模态分解家族以数据自适应方式将原始序列拆解为若干本征模态函数，从而在时域中实现内禀尺度分离；其中改进的完整集合经验模态分解自适应噪声算法（ICEEMDAN）通过集合噪声与逐步校正思想有效缓解模态混叠、端点效应与重构偏差，使得每个分量在瞬时频率、局部特征方面更具物理意义。多输入单输出（MISO）预测任务需要在多通道信息中捕获互补尺度模式以及交互项，若直接对原始多源信号建立回归，易被噪声与尺度交叉掩盖。将每个输入通道先经由ICEEMDAN分解，再在模态层面构建特征，有助于在细粒度上建立跨通道的多尺度映射关系。为了取得更稳健的泛化表现，还需要 ...
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