Python
实现基于
VMD-SSA-LSTM
变分模态分解（
VMD）结合麻雀搜索算法（
SSA）和长短期记忆网络（
LSTM
）进行时间序列预测的详细项目实例
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随着信息技术和计算能力的快速发展，时间序列预测作为数据科学和人工智能领域的重要研究方向，在金融、能源、气象、交通、医疗等多个领域中发挥着关键作用。时间序列数据因其固有的非线性、非平稳及复杂动态特性，传统线性预测模型难以有效捕捉数据中的深层次规律，导致预测精度受限。近年来，变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）作为一种先进的信号分解技术，被广泛用于提取时间序列中的固有模式，帮助揭示复杂信号的多尺度特征。同时，长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）由于其在序列数据建模方面的卓越表现，被广泛应用于时间序列预测，尤其是在捕捉长期依赖关系方面展现出强大能力。麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）作为一种新兴 ...