MATLAB实现基于VMD-NRBO-Transformer-LSTM变分模态分解（VMD）结合牛顿-拉夫逊优化算法（NRBO）优化Transformer-LSTM模型多变量时间序列预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
在当前多变量时间序列预测领域，随着数据量的激增和预测问题复杂度的提高，如何提高预测精度和准确性成为了研究人员和工程师面临的重要挑战。传统的时间序列预测方法虽然在一些简单的任务中取得了一定的成果，但在处理具有复杂模式和非线性特征的数据时，往往表现不佳。因此，基于先进的深度学习方法和优化算法的综合应用，成为提升预测能力的关键。
变分模态分解（VMD）作为一种有效的信号分解方法，能够将复杂的时间序列数据分解成不同的模态，通过提取不同频段的特征，能够在一定程度上减少噪声影响，从而提高预测模型的表现。而牛顿-拉夫逊优化算法（NRBO）则在优化问题中表现出了极强的局部搜索能力，它能够通过精确的梯度计算，实现高效的优化求解。因此，将VMD与NRBO相结合，可以有效地增强数据特征的提取和模型 ...