MATLAB
实现基于
VMD-MLR
变分模态分解（
VMD）结合多元线性回归
(MLR)
进行多变量时间序列预测的详细项目实例
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多变量时间序列预测作为数据科学与信号处理领域的重要研究方向，因其在金融市场分析、气象预测、工业设备监测以及能源管理等领域中的广泛应用，近年来受到了极大的关注。多变量时间序列数据包含多个相互关联的变量随时间变化的观测值，其内在结构复杂，常伴随非线性、非平稳以及噪声干扰等特点。传统的单变量时间序列预测方法难以充分捕捉多个变量之间的耦合关系和复杂动态，因此多变量预测模型的研究变得尤为关键。
变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）是一种强大的信号分解方法，通过变分优化框架将复杂信号分解为多个本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMF），以有效提取不同频率成分和局部特征。相比传统的经验模态分解（EMD），VMD具有数学理论基础更为坚实，且对噪声鲁棒性更好、分解结果更稳定。利用 ...