MATLAB
实现基于
VMD-PLO-Transformer-GRU
变分模态分解
+极光优化算法（
PLO）优化Transformer
结合门控循环单元多变量时间序列预测的详细项目实例
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随着信息技术的迅速发展，尤其是物联网、大数据、人工智能等领域的深度融合，时间序列预测技术的应用越来越广泛。在许多实际问题中，时间序列数据呈现出非线性、多尺度、多变量等复杂特征，这给传统预测方法带来了极大的挑战。尤其是在经济预测、能源管理、气象预报等领域，精确的时间序列预测对决策过程至关重要。
为了提高多变量时间序列预测的准确性，近年来，基于深度学习的方法已成为研究的重点，特别是Transformer模型，其在长时序依赖建模方面表现出了强大的能力。然而，单纯使用Transformer模型进行多变量时间序列预测时，容易受到噪声和异常数据的干扰，导致模型的预测精度不高。因此，如何有效地处理时间序列的非线性特征和噪声问题，成为提升预测效果的关键。
变分模态分解（VMD）是一种强有力的信号处理方 ...