Python
实现基于
CPO-SVMD
冠豪猪优化算法（
CPO）优化逐次变分模态分解（
SVMD
）进行时间序列预测的详细项目实例
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时间序列预测作为数据科学与人工智能领域的重要研究方向，广泛应用于金融市场分析、气象预报、工业生产监控以及智能交通等多个实际场景。随着数据量和数据复杂度的不断提升，传统的时间序列预测方法在处理非线性、非平稳信号时表现出明显的局限性。为应对这些挑战，信号分解技术和智能优化算法的结合成为研究热点，尤其是逐次变分模态分解（SVMD）作为一种先进的信号分解方法，能够有效分离复杂信号的本质模态，提高预测的准确性和稳定性。
冠豪猪优化算法（Crested Porcupine Optimizer, CPO）是一种新兴的元启发式算法，基于冠豪猪的自然防御行为模拟而设计，展现出强大的全局搜索能力和局部开发性能。将CPO与SVMD结合，利用CPO优化SVMD中的参数配置，不仅能提升信号分解的质量，还能增强时间序列预测模型对复杂环境的适应能力。此类方法能解决传统 ...