MATLAB
实现基于
EMD-KPCA-Transformer
经验模态分解（
EMD）+核主成分分析（
KPCA
）+Transformer
模型多变量回归预测的详细项目实例
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随着工业、经济及社会的发展，数据驱动的技术成为现代工程和科研中的核心之一。尤其是在多变量时间序列预测方面，如何利用现有数据做出精准预测，已经成为一项至关重要的挑战。多变量时间序列广泛应用于各个领域，如金融市场、气候预测、能源管理、智能制造等。然而，随着数据量的不断增加，传统的预测方法已经难以满足准确性与高效性要求，因此需要一种更为复杂的处理与预测方法。
在这一背景下，基于
EMD-KPCA-Transformer
的多变量回归预测方法应运而生，作为一种结合了经验模态分解（
EMD）、核主成分分析（
KPCA
）和Transformer
深度学习模型的复合模型，它为多变量时间序列数据的分析和预测提供了新的解决方案。
EMD能将复杂的信号分解为多个本征模态函数，有助于去除噪声和提取有价值的信号特征。 ...