Python
实现基于
CEEMDAN-VMD-GRU-Attention
完全集合经验模态分解与自适应噪声（
CEEMDAN
）结合变分模态分解（
VMD）和门控循环单元（
GRU）融合注意力机制进行多元时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
现代社会正处于数据爆炸和信息互联的时代，时间序列数据广泛存在于金融市场、气象预测、交通运输、能源管理、医疗健康等多个核心领域。多元时间序列数据因其高度的时变性和复杂性，为数据挖掘和智能分析提出了极高要求。在此背景下，准确的时间序列预测不仅是基础科学研究的重要课题，更已成为众多实际工程与决策管理场景中的关键环节。例如，在电网负荷预测、股票价格趋势分析、气象条件评估，以及疫情发展态势研判等实际问题中，均需要对庞大且噪声复杂的多变量历史数据进行高精度预测，以辅助人类做出科学合理的决策。
传统的时间序列分析方法，诸如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、ARIMA以及支持向量机、决策树等虽然能够一定程度上捕捉数据的基本变化趋势，但在面对非平稳性强、非线性突出、多变量互相影响显著的复杂序列时，往往受限于模型表达能力，难以实现理想的预测精度。特别是在 ...