MATLAB实现基于VMD-KAN-Transformer变分模态分解（VMD）结合科尔莫戈洛夫-阿诺德网络（KAN）和Transformer编码器进行时间序列预测的详细项目实例
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时间序列预测在能源、电力、金融、交通、气象、工业监测等场景中具有极高的实际价值。真实业务中的序列数据往往同时包含趋势项、周期项、突发扰动、噪声污染和多尺度非平稳特征，单一模型很难长期稳定地兼顾精度与鲁棒性。传统统计方法在面对非线性强、结构复杂、工况切换频繁的数据时，常出现拟合能力不足、泛化能力有限等问题；而深度学习模型虽然具备较强的表达能力，但若直接面对原始序列，容易受到噪声、局部极值和不同频带成分相互干扰的影响，导致训练收敛不稳或预测误差偏大。
变分模态分解 VMD 的出现，为复杂序列的预处理提供了很强的工具属性。它能够将原始信号分解为若干个具有不同中心频率和带宽限制的模态分量，使每个分量尽量集中于特定频带，从而把高频波动、中频变化和低频趋势进行拆解。对于时间序列 ...