MATLAB
实现基于
MLR-NGO
多元线性回归
(MLR)
结合北方苍鹰优化算法
(NGO)
进行多变量时间序列预测的详细项目实例
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随着信息技术的飞速发展和大数据时代的到来，时间序列数据的获取变得日益普遍，涵盖金融市场、气象预测、能源管理、工业生产、交通流量等多个领域。时间序列预测作为数据科学和机器学习中的重要任务，因其能够为决策制定、资源调度和风险控制提供关键支持而备受关注。然而，现实世界中的多变量时间序列往往包含复杂的非线性关系和多维度的相互影响，传统的单变量预测方法难以充分挖掘这些数据中的潜在信息，导致预测精度不理想。
多元线性回归（MLR）作为经典的统计学习方法，因其模型简单、解释性强且计算效率高，成为处理多变量关系的常用工具。MLR通过建立多个自变量与因变量之间的线性关系模型，实现对目标变量的预测。尽管其在许多应用中表现良好，但面对多变量时间序列中变量间的非线性耦合以及噪声干扰，纯粹的线性回归模型存在拟合不足和泛化能力弱的问题。
为了弥补这一不足，智能优化 ...