Matlab
实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-PLO-Transformer
融合K均值聚类的数据双重分解
+极光优化（
PLO）+Transformer
多元时间序列预测的详细项目实例
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随着大数据和人工智能的不断发展，时间序列数据的分析和预测变得日益重要。时间序列数据的应用场景遍及金融、气象、医疗、交通等多个领域。在时间序列预测中，数据的准确性与预测的精度直接影响到决策的质量与效率，因此如何从复杂的时间序列数据中提取出有效的特征并进行准确预测，成为研究者和工程师们的研究重点。
为了提高时间序列预测的准确性，许多方法被提了出来，包括但不限于基于传统统计学的ARIMA模型、基于机器学习的支持向量机(SVM)以及基于深度学习的LSTM和Transformer模型。然而，这些方法在处理高维、非线性、复杂数据时，常常受到特征提取不足或模型过于简单的限制。因此，如何融合多种算法和技术，达到最优的时间序列预测效果，成为了当前研究的热点。
本项目采用了CEEMDAN-Kmea ...