Python
实现基于
VMD-NRBO-Transformer-RNN
变分模态分解（
VMD）结合牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化Transformer-RNN
模型进行多变量时间序列预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
在现代工业、金融、气象和智能制造等多个领域，多变量时间序列数据的准确预测已成为极为关键的任务。时间序列数据具有高维、非线性、非平稳和复杂的动态变化特点，传统的预测方法难以全面捕捉这些复杂的特征，导致预测效果不理想。变分模态分解（VMD）作为一种先进的信号分解技术，能够将复杂信号分解为若干本征模态函数，极大地提高了信号处理的准确性与稳定性。通过将多变量时间序列信号转化为多个简单模态信号，能更有效地挖掘内在的时序规律。
然而，单纯依靠VMD的分解效果不足以应对所有预测需求，优化分解过程与模型训练成为提升性能的关键环节。牛顿-拉夫逊优化算法（NRBO）以其在数值优化中的高效收敛特性，为参数调优和模型训练过程提供了理想的优化手段，能够显著加速模型收敛并提升精度。将N ...