MATLAB
实现基于
VMD-SSA-Transformer-BiLSTM
变分模态分解
+麻雀搜索算法优化
Transformer
结合双向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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时间序列预测是数据科学和人工智能中的重要课题之一，广泛应用于金融、气象、交通等多个领域。随着大数据时代的到来，传统的时间序列预测方法逐渐难以处理越来越复杂的数据模式，尤其是在多变量和非线性关系较强的场景中。变分模态分解（VMD）、麻雀搜索算法（SSA）、Transformer模型以及双向长短期记忆网络（BiLSTM）等技术的结合，成为了近年来时间序列预测中的热点研究方向。
变分模态分解（VMD）作为一种自适应的信号分解方法，能够将复杂的时间序列数据分解为一组具有不同频率特性的模态分量。这些模态分量能够更好地反映时间序列中的不同变化规律，有助于提高预测模型的准确性。麻雀搜索算法（SSA）是一种新兴的智能优化算法，凭借其强大的全局搜索能力，能够有效地优化模型参数，避免陷入局部最优解， ...