MATLAB
实现基于
VMD-NRBO-Transformer-BIGRU
变分模态分解（
VMD）结合牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化Transformer-BIGRU
模型多变量时间序列预测的详细项目实例
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在近年来，随着人工智能（
AI）技术的不断发展，机器学习和深度学习逐渐成为解决各类预测问题的关键工具。特别是在时间序列预测领域，许多复杂的应用场景如金融预测、天气预报、能源消耗等，要求模型能够准确处理多变量数据并进行长时间的预测。传统的时间序列预测方法，如
ARIMA
和SVR，虽然在某些简单任务中有较好的表现，但面对高维度、多非线性以及长时间依赖的复杂问题时，往往会出现性能下降。
随着Transformer
架构的提出，尤其是在处理序列数据方面表现出色，这一模型由于其自注意力机制能够捕捉到序列数据中的长距离依赖，成为时间序列预测的研究热点。然而，
Transformer
模型仍然有其不足之处，特别是在面对噪声数据和高度非线性的时间序列时，容易出现过拟合 ...