CEEMDAN-Kmeans-VMD-PLO-Transformer多元时序预测，双分解+一区极光优化+Transformer！

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🔥 内容介绍

多元时序预测在各个领域都扮演着关键角色。针对传统方法难以有效捕捉复杂时序数据特征的问题，近年来涌现出诸多创新性方法。本文简述一种集成分解、聚类、模态分解、优化算法以及Transformer架构的多元时序预测模型：CEEMDAN-Kmeans-VMD-PLO-Transformer。

该模型首先利用CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）对原始数据进行自适应分解，将复杂信号分解为多个固有模态函数(IMF)，降低非线性和非平稳性。随后，K-means聚类算法根据IMF的相似性将其归类，为后续处理提供更清晰的结构。VMD（Variational Mode Decomposition）则进一步对聚类后的IMF组进行模态分解，提取不同频率的成分，避免了EMD的模态混叠问题。

为了提升模型的性能，该模型引入了PLO（Polar Bear Optimization）极地熊优化算法，用于优化Transformer模型中的超参数，使其能够更好地适应特定的时序数据特征。Transformer架构凭借其强大的自注意力机制，能够捕捉时序数据中的长程依赖关系，从而实现更准确的预测。

总之，CEEMDAN-Kmeans-VMD-PLO-Transformer模型通过多重分解降低了数据的复杂性，利用聚类进行特征提炼，引入优化算法提升了Transformer模型的性能。这种综合性的策略为多元时序预测提供了一种有效且可靠的解决方案。 虽然该模型流程复杂，但理论上其通过层层优化，增强了模型对复杂时序数据的适应能力，有望在实际应用中取得良好的预测效果。

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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

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