Python
实现基于
VMD-MLR-NGO-DBiLSTM
变分模态分解（
VMD）结合多元线性回归
(MLR)
和北方苍鹰优化算法
(NGO)
融合深度双向长短期记忆神经网络（
DBiLSTM
）进行时间序列预测的详细项目实例
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随着大数据时代的到来，时间序列数据在经济、气象、交通、能源等众多领域中呈现爆炸式增长，如何准确地预测时间序列趋势成为学术界和工业界亟待解决的核心问题。时间序列数据往往具有非平稳性、多尺度特性和强噪声干扰，传统的线性模型如ARIMA等难以捕捉其复杂的非线性动态结构，导致预测效果有限。深度学习技术的兴起为时间序列预测提供了强大的建模能力，尤其是长短期记忆网络（LSTM）及其变种因其在处理长依赖关系上的优势，被广泛应用于序列数据建模与预测。
然而，直接用深度神经网络建模时间序列数据存在模型训练难度大、容易陷入局部最优、以及噪声对预测精度影响较大等问题。为了提升预测性能，研究者们开始尝试将信号预处理技术与深度学习方法相结合，通过对时间序列进行有效的信 ...