MATLAB
实现基于
WOA-MVMD
鲸鱼优化算法（
WOA）优化多元变分模态分解（
MVMD
）进行多变量时间序列预测的详细项目实例
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随着信息技术和传感技术的迅猛发展，多变量时间序列数据在金融、能源、环境监测、医疗健康、智能制造等领域日益普遍。多变量时间序列数据通常包含多个相关变量随时间变化的观测值，反映了系统复杂动态演化的内在规律。精准预测这些多变量时间序列不仅有助于理解系统行为，还能指导科学决策，优化资源配置，提高系统运行效率。传统单变量时间序列预测方法难以充分捕捉变量间的复杂相互作用，因而多变量预测技术成为研究热点。
多元变分模态分解（Multivariate Variational Mode Decomposition，MVMD）是一种基于变分框架的信号分解技术，能够将多变量时间序列分解为一组内在模态函数（IMFs），有效提取不同频率成分的动态特征。相比于经典的经验模态分解（EMD）及其变体，MVMD通过优化频率分配和模式分离，实现了更高的分解稳定性和抗噪声 ...