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雷达卡
Python
实现基于
VMD-NRBO-Transformer-CNN
变分模态分解（
VMD）结合牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化Transformer-CNN
模型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作为数据科学领域的重要研究方向，广泛应用于金融市场分析、智能制造、环境监测、交通流量预测和能源管理等诸多实际场景。时间序列数据往往表现出复杂的非线性、非平稳性和多尺度特征，这使得准确预测未来趋势成为极具挑战性的任务。传统统计方法如ARIMA、VAR等在处理线性和单变量时间序列时表现良好，但面对高维、多变量及复杂动态关系时效果有限，难以捕捉潜在的深层次时空依赖和非线性结构。因此，采用先进的信号处理和深度学习技术，构建高效的时间序列预测模型显得尤为重要。
变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）作为一种自适应信号分解技术，能够有效将复杂信号分解成若干本征模态函数（IMFs），揭示信号中的不同频率成分和多 ...
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