MATLAB
实现基于
VMD-SSA
变分模态分解（
VMD）结合麻雀搜索算法（
SSA）进行时间序列预测的详细项目实例
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时间序列预测作为数据科学和人工智能领域的重要研究方向，广泛应用于金融市场分析、气象预测、工业设备故障诊断等多个领域。传统的时间序列预测方法往往受到数据非平稳性、噪声干扰以及复杂动态变化的限制，导致预测精度较低。变分模态分解（
Variational Mode Decomposition, VMD
）是一种新兴的信号处理技术，能够将复杂的非线性非平稳信号分解成若干本征模态函数，极大提升了信号的解析度和噪声抑制能力。另一方面，麻雀搜索算法（
Sparrow Search Algorithm, SSA
）作为一种新兴的群智能优化算法，具备收敛速度快、全局搜索能力强的优势，适合优化高维复杂问题。将
VMD与SSA结合，利用
VMD对时间序列进行多尺度分解以提取内在特征，再通过
SSA对模型参数进行优化，可以显著提升时间序列预测的精度和鲁棒性。随着数据规模的激 ...