MATLAB
实现基于
VMD-TCN-BiLSTM-MATT
变分模态分解（
VMD）结合时间卷积双向长短期网络融合多头注意力进行多变量时序预测的详细项目实例
项目背景介绍
多变量时序预测在工业生产、金融市场分析、气象预测和智能交通等领域中扮演着极其重要的角色。时序数据通常表现出非线性、高维、多尺度和非平稳等复杂特性，导致传统预测模型难以取得满意效果。变分模态分解（
VMD）作为一种先进的信号分解技术，能够有效将复杂信号分解成若干个具有物理意义的本征模态函数（
IMFs
），从而揭示信号的多尺度特征与内在规律。结合
VMD进行时序分解，能极大提升后续预测模型的准确性和鲁棒性。
近年来，深度学习技术尤其是时间卷积网络（
TCN）和双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）在时序数据建模中展现出强大的特征提取和序列记忆能力。
TCN以其因果卷积结构和长感受野优势，实现对长序列的高效建模；
BiLSTM
通过前向和反向两个
LSTM
层的融合，捕获数据双向时间依赖信息，极大丰富了模型的时序表达能力。多头注意力机制（
Multi-head Attention, MATT
）则通过多视角加权学习， ...