MATLAB
实现基于
VMD-NRBO-Transformer-TCN
变分模态分解（
VMD）结合牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化Transformer-TCN
模型多变量时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
在现代社会，时间序列数据广泛存在于多个领域，如气象预测、金融市场分析、能源需求预测等。准确的时间序列预测能够为决策提供有力的支持，提高生产力和效率。然而，传统的时间序列预测方法存在局限性，尤其是对于多变量复杂数据的处理，无法有效捕捉数据中的潜在模式和动态变化。为了克服这些不足，近年来，深度学习模型和优化算法的结合，成为了研究的热点。
变分模态分解（
VMD）是一种信号处理方法，它能够将复杂的时间序列分解为若干个模态成分，使得每个模态成分能够代表信号中的不同频率成分。通过这种方式，
VMD能够有效地处理非平稳和复杂信号，并从中提取出重要的特征信息。因此，将
VMD与深度学习模型结合，有望提高时间序列预测的准确性。
Transformer-TCN
模型（变换器
-时序卷积网络）是一种深度学习模型，通过结合
Transformer
的全局建模能力和
TCN的局部特征提 ...