Python实现基于鲁棒性局部均值分解（RLMD）进行多变量时间序列预测的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍 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）
多变量时间序列广泛存在于工业设备监测、能源负荷管理、金融风险分析、交通流量调度、环境质量评估和医疗健康监护等业务场景中。此类数据通常由多个同步采集的变量构成，每个变量既保留自身的动态变化规律，又通过直接耦合、间接传导、延迟反馈和共同外部驱动与其他变量形成复杂关联。与普通表格数据相比，多变量时间序列具有明显的时间依赖性、非平稳性、非线性、周期叠加、突发扰动和噪声污染等特点。直接使用单一预测模型处理原始序列，容易使高频波动、低频趋势、随机冲击和测量异常混杂在统一特征空间中，增加模型识别真实动态结构的难度。
局部均值分解是一类面向非平稳、非线性信号的自适应分解方法。该方法依据序列自身的局部极值结构，逐步估计局部均值函数与包络函数，将复杂信号分解成若干乘积函数分量以及一个低频残余项。每个乘积函数通常由包络信号与纯调频信号相乘形成，能够表达某一局部时间尺度上的振荡模 ...