Python
实现基于
VMD-NRBO-Transformer-TCN
变分模态分解（
VMD）结合牛顿
-拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化Transformer-TCN
模型进行多变量时间序列预测的详细项目实例
请注意这份资料只是一个项目介绍
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）
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多变量时间序列预测在工业控制、金融市场、能源管理、环境监测等领域具有极其重要的应用价值。随着物联网和传感器技术的快速发展，海量的多维度时间序列数据不断涌现，如何从复杂、非线性且具有时变特征的多变量数据中准确捕捉其内在规律，成为科学研究和工业实践的核心难题。传统时间序列预测方法往往难以有效处理信号中的噪声和复杂时序依赖，导致预测精度有限。为了克服这些瓶颈，基于信号分解的预处理方法结合深度学习模型的研究日益成为趋势。
变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）作为一种自适应信号分解技术，可以将复杂信号分解 ...