MATLAB
实现基于
VMD-BiLSTM
变分模态分解（
VMD）结合双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）进行多变量时间序列预测的详细项目实例
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在当今数据驱动的时代，时间序列预测成为工业、金融、气象、交通等多个领域中极为重要的研究方向。随着物联网技术的快速发展，多变量时间序列数据的采集变得越来越普遍，涵盖了多个互相关联的特征维度。这种多维度的时间序列数据不仅包含丰富的时序信息，还蕴含着复杂的内在关联和非线性动态特征，给预测任务带来了极大的挑战。传统的单变量预测方法难以充分挖掘多变量间的相互作用，同时传统统计模型如ARIMA在处理非平稳性、非线性关系时表现有限，因此更加先进的建模方法需求日益迫切。
变分模态分解（VMD）作为一种信号分解技术，能够自适应地将复杂的非平稳信号分解成若干个本征模态函数（IMFs），有效提取信号中的不同频率成分，从而有助于捕获时间序列的多尺度特征。相较于传统的经验模态分解（EMD），VMD具有更好的频谱分离能力和鲁棒性，避免了模态混叠现象，因 ...