MATLAB
实现基于
VMD-MLR-NGO
变分模态分解（
VMD）结合多元线性回归
(MLR)
和北方苍鹰优化算法
(NGO)
进行多变量时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着信息技术和数据采集技术的飞速发展，时间序列数据在金融、气象、工业控制、智能制造和交通运输等领域的应用愈发广泛。多变量时间序列数据因其多维度、多变量之间复杂的动态关联性和非线性特征，使得传统单变量模型难以有效捕捉其潜在规律，导致预测精度难以满足实际需求。变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）作为一种新兴的信号分解技术，能够将复杂信号分解成若干本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs），有效地提取数据的多尺度特征和固有模式。结合多元线性回归（Multiple Linear Regression, MLR）方法，可以对这些分解后的模态进行定量建模，挖掘多变量间的线性关系，提升时间序列的预测能力。
然而，传统的回归方法在面对复杂的非线性关系和高维参数优化时，往往表现出参数估计不准确、模型泛化能力差的问题。为此，北方苍鹰优化算法 ...