MATLAB
实现基于
VMD-SE-Transformer-BiLSTM
变分模态分解（
VMD）结合样本熵（
SE）和Transformer-BiLSTM
组合模型进行多变量时序预测的详细项目实例
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复杂工业过程、能源系统与金融市场中，普遍存在强噪声、强非线性、强耦合和明显非平稳特征的多变量时序数据。随着传感器精度和采样频率的大幅提升，生产与运行环节能够采集到海量高维时序数据，但其中包含的有用信息往往被多尺度波动、随机扰动和工况切换等因素所掩盖。传统线性模型通常难以准确刻画这些信号中隐含的多尺度动态机理，使得预测性能在实际工程应用中表现不稳定，尤其在工况突变、噪声增强或结构变化时更为明显。围绕这些痛点，亟需构建一种对非平稳多变量信号具有良好分解能力、特征提取能力和时序建模能力的整体预测框架。
变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）作为近年出现的一种自适应时频分析方法，相比经验模态分解一类经验性 ...