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雷达卡
Python
实现基于
VMD-NRBO-Transformer-GCN
变分模态分解（
VMD）结合牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化Transformer-GCN
模型进行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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在现代工业、金融、气象和医疗等多个领域中，多变量时间序列数据的预测问题日益成为核心技术难点。随着传感器技术和数据采集手段的快速发展，产生了大量高维、多变量的时间序列数据，如何准确地捕捉其中的内在时序依赖关系与变量间的复杂交互关系，成为推动智能决策和自动化控制的关键。传统的时间序列预测方法多依赖于线性模型，如ARIMA等，难以有效应对非线性和多变量耦合的复杂动态特征，限制了预测精度和应用范围。
近年来，深度学习技术的兴起为多变量时间序列预测带来了革命性的改进，尤其是基于注意力机制的Transformer模型和图神经网络（GCN）模型，通过捕获长距 ...
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