Matlab
实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-NRBO-Transformer
融合K均值聚类的数据双重分解
+牛顿-拉夫逊优化算法
+Transformer
多元时间序列预测的详细项目实例
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随着现代数据科学技术的快速发展，时间序列预测已成为金融、气象、交通等多个领域中的关键技术之一。尤其是在处理大规模、复杂、多维的数据时，传统的预测方法逐渐暴露出性能瓶颈。为了解决这一问题，结合多种先进的技术手段以提高预测的准确性和效率，逐步成为研究的热点。本项目结合了CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）、K-means聚类、VMD（Variational Mode Decomposition）、NRBO（Newton-Raphson Based Optimization）、Transformer多元时间序列预测模型，旨在通过多重分解、优化算法和深度学习模型的融合， ...