MATLAB
实现基于
VMD-NRBO-Transformer-BiGCN
变分模态分解（
VMD）结合牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化Transformer-BiGCN
模型多变量时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
多变量时间序列预测是现代数据分析中的重要问题，广泛应用于金融、气象、能源管理等领域。传统的时间序列预测方法如
ARIMA
、SVR等，虽然在某些简单问题上取得了不错的效果，但在面对复杂、非线性和多变量数据时，存在显著的局限性。随着深度学习和机器学习方法的不断发展，基于神经网络的模型逐渐成为解决此类问题的主流。然而，传统深度学习模型往往无法处理时间序列中的多尺度信息，也难以充分利用时间序列的时空关联性。因此，提出了一种基于变分模态分解（
VMD）、牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）、Transformer
以及双向图卷积网络（
BiGCN
）的混合模型，用于多变量时间序列的预测。
变分模态分解（
VMD）是一种有效的信号分解方法，能够将复杂的时间序列信号分解为若干具有不同频率和尺度的本征模态函数（
IMF）。这种分解方法能够有效地捕捉多尺度的时间序列信 ...