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雷达卡
Python
实现基于
VMD-SSA-GRU
变分模态分解（
VMD）结合麻雀搜索算法（
SSA）优化门控循环单元进行时间序列预测的详细项目实例
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随着信息技术的迅猛发展，时间序列数据在工业、金融、气象、能源等多个领域中日益广泛应用。时间序列预测作为数据驱动的核心技术，对企业决策、风险控制和资源优化配置具有关键作用。然而，现实中的时间序列数据往往表现出非线性、非平稳、噪声大、多尺度等复杂特性，传统的预测模型难以有效捕捉其内在规律，导致预测精度受限。近年来，深度学习方法尤其是循环神经网络（RNN）及其变体门控循环单元（GRU）在时间序列预测中展现出强大的建模能力，但其对数据预处理和参数选择的敏感性仍是制约其性能的关键因素。
变分模态分解（VMD）是一种先进的信号分解技术，能够将复杂信号分解成一组本质模态函数，克服了传统经验模态分解（EMD）固有的模态混叠问题，有效提升信号的多尺度解析能力。将VMD应用于时间序列预处理，可以提取数据的内在频率成分，分离出多源噪声和趋势，有助于 ...
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