MATLAB
实现MEA-BP
多变量经验模态分解（
MEA）结合BP反向传播神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
在现代科学技术的研究和工程应用中，处理复杂和多维度的数据已经成为一个重要课题。尤其是在信号处理和时间序列分析领域，多变量信号的建模和预测变得尤为重要。传统的分析方法往往受到信号非线性、非平稳性以及多输入输出的制约，难以满足高精度的需求。为了应对这些问题，MEA（多变量经验模态分解）结合BP（反向传播）神经网络的方法逐渐受到关注。MEA算法通过对多维度信号进行分解，能够有效地提取信号中的各个固有模态函数（IMF），帮助分离复杂信号中的不同成分。BP神经网络则通过其强大的非线性拟合能力，能够对复杂模式进行有效学习和预测。将MEA和BP结合，可以更好地处理多输入单输出（MISO）回归问题，提高预测的精度与效率。
随着大数据技术的快速发展，海量、多维度的信号数据逐渐涌现，这些信号通常具有高度非线性和时变性，给传统的建模方法带来了挑战。因此，如何对这些复杂数据进 ...