MATLAB
实现基于
VMD-PLO-Transformer-LSTM
变分模态分解
+极光优化算法优化
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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随着大数据技术和人工智能技术的飞速发展，如何从海量的时序数据中提取有效信息并进行精确预测，已成为各行业中不可忽视的难题。尤其是在多变量时间序列预测领域，准确预测系统的未来行为不仅有助于决策支持，还能为系统优化和风险控制提供可靠依据。传统的时间序列预测方法如ARIMA、神经网络等，在处理复杂和高度非线性的数据时，面临着一定的局限性。近年来，变分模态分解（VMD）和先进的深度学习技术，如Transformer和长短期记忆网络（LSTM），已成为解决此类问题的有效工具。
VMD是一种数据驱动的自适应信号分解方法，可以将复杂的时序信号分解为不同的模态成分，这些模态成分代表了信号的不同频率特征。通过对这些模态成分进行分别建模，可以捕捉到不同时间尺度上的动态信息，进而提高预测的准确性。而LSTM作为 ...