MATLAB
实现基于
VMD-NRBO-Transformer-GCN
变分模态分解（
VMD）结合牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化Transformer-GCN
模型多变量时间序列预测的详细项目实例
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在近年来，随着大数据技术的迅速发展，时间序列分析在各个领域得到了广泛应用。尤其是在金融、气象、医疗和能源等行业，时间序列数据的预测变得愈加重要。然而，由于时间序列数据本身的非线性和复杂性，传统的预测方法往往难以准确捕捉数据的动态变化。因此，研究更为高效、准确的时间序列预测模型成为了亟待解决的问题。
变分模态分解（
VMD）作为一种新型的信号处理技术，能够有效地将复杂的非线性时序数据分解为若干个内在模态函数（
IMF），使得每个模态具有相对独立的频率特征，这为处理复杂的时间序列数据提供了新的视角。与之结合的牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）则是一种高效的优化算法，通过不断调整参数来使模型的误差最小化，提高了模型预测的准确性。
Transformer
和图卷积网 ...