Matlab
实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-PSO-Transformer
融合K均值聚类的数据双重分解
+粒子群优化
(PSO)+Transformer
多元时间序列预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着数据科学和人工智能技术的飞速发展，多元时间序列预测在各行各业的应用变得尤为重要。时间序列数据广泛存在于气象预测、金融市场分析、能源需求预测、健康监测等领域。这些数据往往表现出强烈的非线性特性，导致传统预测方法难以捕捉其复杂的规律性。因此，开发更为精准的时间序列预测方法显得尤为重要。
近年来，复合方法如
CEEMDAN
（完全分量集经验模态分解
-加性噪声）与
K-means
（K均值聚类）结合，以及
VMD（变分模态分解）等先进分解技术的提出，为时间序列预测提供了新的解决思路。
CEEMDAN
能够有效地去除噪声，提取信号的内在特征；
K-means
则利用聚类算法对时间序列进行更精确的划分，增强了模型对不同模式的适应性。与此同时，粒子群优化（
PSO）作为一种优化方法， ...