MATLAB
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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随着工业化进程和大数据时代的到来，时间序列数据的分析和预测已成为各个行业中一个至关重要的问题。从能源消耗到股票市场的波动，从气象预测到疾病传播的预测，几乎所有行业都涉及到时间序列数据的处理和分析。为了实现精准的时间序列预测，传统的统计方法逐渐暴露出一些不足，尤其是在处理复杂、非线性、以及长时间跨度的依赖关系时。近年来，深度学习技术取得了显著的进展，尤其是基于长短期记忆网络（
LSTM
）的序列预测模型，在各类时间序列预测中展现了其强大的能力。然而，深度学习模型在面对噪声和复杂的数据特征时，仍然面临较大的挑战。
变分模态分解（
VMD）作为一种新的信号处理技术，可以有效地将复杂的信号分解成一组具有较简单特征的内禀模态函数，从而减小原始数据的噪声 ...