MATLAB
实现基于
VMD-NGO-BiLSTM
变分模态分解（
VMD）结合北方苍鹰优化算法
(NGO)
和双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）进行多变量时间序列预测的详细项目实例
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在现代工业、金融、气象以及生物信息学等领域，时间序列数据的预测需求日益增长，尤其是多变量时间序列的准确预测成为科研和工程实践中的关键挑战。多变量时间序列不仅包含多个相关联的变量，而且常常呈现出非线性、非平稳及噪声干扰等复杂特性，传统的预测方法难以有效捕捉其内在动态结构与时间依赖性，导致预测精度难以满足实际应用需求。变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）作为一种先进的信号处理技术，能够自适应地将复杂信号分解为若干模态分量，显著提升信号的平稳性和分辨率，为后续预测模型的训练提供了高质量的输入。尽管VMD能够有效处理信号的非平稳特性，但如何针对不同分量设计最优的预测模型参数仍然是一个亟待解决的问题。
北方苍鹰优化算法（Northern Gosh ...