MATLAB
实现基于
VMD-SSA-LSTM
变分模态分解（
VMD）结合麻雀搜索算法（
SSA）和长短期记忆网络（
LSTM
）进行时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着大数据和人工智能技术的快速发展，时间序列预测成为众多领域的核心问题之一，涵盖金融市场、气象预报、能源管理、交通流量分析等多个重要应用场景。传统的时间序列预测方法在面对复杂非线性、多尺度、多频率的时序数据时，往往难以获得理想的预测效果。变分模态分解（
VMD）作为一种先进的信号处理方法，能够有效地将复杂信号分解为若干具有物理意义的本征模态函数，从而捕获数据的多尺度特性。结合智能优化算法和深度学习技术，可以显著提升预测模型的性能。麻雀搜索算法（
SSA）作为近年来兴起的群体智能优化算法，因其优越的全局搜索能力和收敛速度被广泛应用于参数优化问题。长短期记忆网络（
LSTM
）则在处理时间序列数据中的长期依赖性问题上表现出色。通过将
VMD分解、SSA优化与LSTM
预测相结合，可以实现对复杂时间序列的高精度预测，有效提高模型的泛化能力和预测准确性。
本项目聚焦于基于
VMD-SSA-LSTM
的时间序列预测技术 ...