Matlab
实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-GA-Transformer
融合K均值聚类的数据双重分解
+遗传算法（
GA）+Transformer
多元时间序列预测的详细项目实例
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随着人工智能和大数据技术的迅速发展，基于机器学习的预测方法在各类领域取得了显著的进展。时间序列预测作为数据分析中的一个重要分支，在金融、医疗、气象等多个领域具有广泛的应用价值。然而，传统的时间序列预测方法存在着诸多局限性，包括对噪声的敏感性、复杂数据模式的捕捉能力较弱等问题。为了解决这些问题，现代预测方法开始引入多种先进技术进行融合，从而提高预测的精度与可靠性。
本项目通过结合
CEEMDAN
（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise
）、K-means
聚类、VMD（Variational Mode Decomposition
）、遗传算法（
GA）和Transformer
模型，提出了 ...