MATLAB
实现基于
CPO-SVMD
冠豪猪优化算法（
CPO）优化逐次变分模态分解（
SVMD
）进行时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
近年来，时间序列预测在多个领域取得了广泛应用，尤其是在经济、金融、气象等行业。传统的时间序列预测方法如自回归模型
(AR)
、移动平均模型
(MA)
、季节性分解和指数平滑法等，在面对复杂的非线性和高噪声数据时，效果较为有限。为了提升预测精度，研究者们尝试将新兴的机器学习算法与传统的时间序列预测方法结合，提出了基于变分模态分解（
VMD）和支持向量机回归（
SVR）等方法的混合预测模型。尽管这些方法已取得了一定的成果，但依然面临着模型参数优化、噪声干扰以及局部最优解等问题。
为了解决这些挑战，近年来出现了一种新的优化算法
——冠豪猪优化算法（
CPO）。冠豪猪优化算法是一种模拟冠豪猪觅食行为的自然启发式优化算法，通过搜索最优解空间并通过精细调节搜索策略，能够有效避免陷入局部最优解，从而提升预测模型的精度和稳定性。在
CPO的基础上，逐次变分模态分解（
SVMD
）是一种针对时间序列数据的自适应信号分解方法，能够将复杂的时间序列信号分解成多 ...