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雷达卡
Python
实现基于
VMD-NRBO-Transformer-LSTM
变分模态分解（
VMD）结合牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化Transformer-LSTM
模型多变量时间序列预测的详细项目实例
请注意这份资料只是一个项目介绍
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
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时间序列预测是机器学习和数据科学领域中的一个核心研究方向，其应用场景广泛，涵盖了金融市场、气候预测、供应链管理、医疗健康等多个领域。随着大数据时代的到来，传统的时间序列预测方法面临着诸如高维性、非线性、噪声干扰和长短期依赖等挑战。因此，如何准确且高效地进行多变量时间序列预测，成为了一个亟待解决的技术难题。
在时间序列预测中，变分模态分解（VMD）是一种有效的信号分解技术，能够将复杂的时间序列信号分解为若干个本征模态函数（IMF），这些IMF可以帮助提取信号的本质特征，为后续的建模提供更精细的输入。而牛顿-拉夫逊优化算法（NRBO）作为一种高效的 ...
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