MATLAB
实现基于
VMD-MLR-NGO-BiLSTM
变分模态分解（
VMD）结合多元线性回归
(MLR)
和北方苍鹰优化算法
(NGO)
及双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）进行多变量时间序列预测的详细项目实例
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随着信息技术和数据科学的飞速发展，多变量时间序列预测在诸多领域中发挥着至关重要的作用，如金融市场分析、智能制造、环境监测、交通流量预测以及能源管理等。多变量时间序列数据往往包含复杂的非线性关系和多尺度特征，这给准确建模和预测带来了极大的挑战。传统的时间序列预测方法，如ARIMA模型和简单的线性回归，难以有效捕捉这些复杂特征，导致预测精度受限。深度学习技术的兴起，尤其是基于递归神经网络的长短期记忆网络（LSTM），在时间序列预测领域取得了显著进展，但其对多变量输入的高效处理和模型泛化能力仍存在瓶颈。
变分模态分解（VMD）作为一种先进的信号分解技术，能够将复杂的时间序列信号分解为若干个具有不同频率特征的本征模态函数，极大地提升了信号的可解释性和降噪效果 ...