MATLAB
实现基于
VMD-NGO
变分模态分解（
VMD）结合北方苍鹰优化算法
(NGO)
进行多变量时间序列预测的详细项目实例
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随着信息技术和数据科学的快速发展，时间序列预测作为数据分析中的核心任务，广泛应用于金融市场、气象预报、工业控制、医疗监测等众多领域。多变量时间序列预测相较于单变量预测，能够融合更多维度的相关信息，从而提高预测的准确性和鲁棒性。然而，多变量时间序列本身包含复杂的非线性、多尺度、多噪声特征，给传统预测方法带来了极大挑战。尤其是在工业生产和环境监测等实际应用中，数据往往伴随多种噪声干扰和时变特性，直接应用单一模型难以满足高精度预测需求。
变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）作为一种先进的信号分解方法，能够将复杂的信号有效分解为若干模态函数，具有自适应、强鲁棒性及频谱分离能力。相比传统经验模态分解（EMD），VMD能更准确地提取信号的本质成分，减少模态混叠问题，从而为后续的预测建模提供更清晰的输入特 ...