MATLAB
实现基于
VMD-SSA-Transformer-LSTM
变分模态分解
+麻雀搜索算法优化
Transformer
结合长短期记忆神经网络多变量时间序列预测的详细项目实例
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在现代工业和科学研究中，时间序列数据广泛存在于多个领域，特别是气象、金融、医疗健康以及电力负荷预测等。时间序列预测能够帮助相关行业做出有效的决策，从而提高生产效率、减少资源浪费。然而，由于时间序列数据通常包含噪声、非线性和复杂的规律，如何准确地对其进行建模和预测，一直是一个难题。传统的时间序列预测方法，诸如自回归移动平均模型（ARMA）和长短期记忆网络（LSTM），虽然能在一定程度上解决预测问题，但在处理复杂和多变量的时间序列时，仍存在较大的预测误差。
为了解决这一问题，越来越多的研究开始采用更为先进的技术，如变分模态分解（VMD）、麻雀搜索算法（SSA）、Transformer和LSTM等深度学习模型的结合。变分模态分解（VMD）是一种信号分解方法，能够将复杂的时间序列分解为一组独立的 ...