MATLAB
实现基于
VMD-NRBO-Transformer-GRU
变分模态分解（
VMD）结合牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化Transformer-GRU
模型多变量时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着科技的不断发展，基于机器学习和深度学习的多变量时间序列预测在各个领域得到了广泛的应用。例如，在金融市场的股市预测、能源需求的预测、气象数据的预测等领域中，时间序列预测扮演着重要的角色。多变量时间序列预测的目标是通过历史数据对多个变量的未来趋势进行预测，从而为决策提供支持。然而，时间序列数据通常存在着复杂的趋势、周期性、噪声等特征，这使得预测任务非常具有挑战性。
传统的时间序列预测方法，如
ARIMA
、SARIMA
和指数平滑法等，虽然可以处理一些简单的线性关系，但在面对复杂的非线性、高维度的数据时，往往效果不理想。近年来，深度学习方法在时间序列预测中的表现较为突出，尤其是
Transformer
和GRU（门控循环单元）模型，它们能够处理大规模、高维度的数据，并在处理长时间依赖关系方面具有优势。
为了提高多变量时间序列预测的效果，变分模态分解（
VMD）被 ...