MATLAB
实现基于
CEEMDAN-VMD-LSTM-Attention
双重分解
+长短期记忆神经网络
+注意力机制多元时间序列预测的详细项目实例
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随着大数据时代的到来，时间序列数据的应用变得越来越广泛。无论是在金融市场、气候变化、工业生产等领域，时间序列数据都承载着重要的信息。然而，由于这些数据的复杂性和多变性，如何有效地进行预测和建模成为了一个挑战。传统的时间序列预测方法，如ARIMA（自回归积分滑动平均模型）和SARIMA（季节性自回归积分滑动平均模型），在处理非线性和复杂的时间序列数据时常常力不从心，尤其在面对多维、多模态的数据时，准确性大大降低。
近年来，深度学习在时间序列预测中取得了显著的进展，尤其是基于长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制的模型，展现了卓越的性能。LSTM能够很好地捕捉序列数据中的长程依赖关系，而注意力机制则进一步增强了模型对重要信息的聚焦能力，提升了预测精度。但即便如此，单一模型在处理高度复杂、非线性、多波动的时间序列数据时，依然面 ...