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🔥 内容介绍
近年来，多元时序预测在各个领域展现出巨大的应用价值，例如金融预测、电力负荷预测、交通流量预测等。然而，多元时序数据往往具有非线性、非平稳、高维等复杂特性，传统的预测方法难以有效捕捉其内在规律，预测精度有限。因此，寻求一种能够有效处理这些复杂特性的新型预测模型成为当前研究的热点。本文将深入探讨一种结合完备集合经验模态分解（CEEMDAN）、变分模态分解（VMD）、牛顿拉夫逊优化算法（NRBO）以及Transformer深度学习模型的多元时序预测方法，并分析其在提高预测精度方面的优势。
该方法的核心思想在于通过多层次分解和优化策略，有效降低多元时序数据的复杂性，并充分挖掘数据中的潜在规律。首先，采用CEEMDAN对原始多元时序数据进行分解。CEEMDAN作为一种改进的经验模态分解方法，能够有效克服EMD方法存在的模式混叠和端点效应问题，将原始数据分解为一系列具有不同时间尺度的固有模态函数（IMF）。与传统的EMD相比，CEEMDAN通过添加白噪声来抑制模态混叠，提高了分解的稳定性和可靠性。
其次，为了进一步增强分解效果并提取更精细的特征信息，我们将每个IMF分别进行VMD分解。VMD是一种基于变分模态分解的信号分解方法，它通过寻找一组具有特定带宽的模态分量来实现信号的分解。VMD相比于EMD，具有更强的适应性和稳定性，能够更好地处理非平稳信号。通过双重分解，即CEEMDAN和VMD的级联应用，我们能够将原始多元时序数据分解为多个具有不同时间尺度和频率特征的子序列，有效地降低了数据的复杂性，并为后续的建模和预测奠定了坚实的基础。
在对数据进行双重分解后，针对每个子序列，我们采用牛顿拉夫逊优化算法（NRBO）进行参数优化。NRBO算法是一种基于牛顿法的迭代优化算法，它能够快速收敛到最优解，有效提高模型的预测精度。在多元时序预测中，NRBO算法可以用于优化模型的参数，例如神经网络的权重和偏差等。通过NRBO算法的优化，我们可以获得更精确的模型参数，从而提高预测精度。
最后，我们将每个子序列的特征输入到Transformer模型中进行预测。Transformer模型是一种基于注意力机制的深度学习模型，它在自然语言处理领域取得了显著的成功，并在近年来逐渐应用于时序预测领域。Transformer模型能够有效捕捉时序数据中的长程依赖关系，并具有强大的非线性拟合能力，这对于处理复杂的多元时序数据至关重要。通过Transformer模型，我们可以对每个子序列进行单独预测，最终将所有子序列的预测结果进行叠加，得到最终的多元时序预测结果。
这种CEEMDAN-VMD-NRBO-Transformer多元时序预测方法，有效结合了信号处理技术和深度学习技术，具有以下几个显著优势：
有效处理非线性、非平稳数据： CEEMDAN和VMD的双重分解能够有效地处理多元时序数据的非线性、非平稳特性，将复杂问题分解为一系列相对简单的子问题。
提高预测精度： NRBO算法能够有效优化模型参数，提高模型的预测精度，而Transformer模型强大的非线性拟合能力能够捕捉数据中的复杂规律。
捕捉长程依赖关系： Transformer模型的注意力机制能够有效捕捉数据中的长程依赖关系，这对于提高预测精度至关重要。
增强模型鲁棒性： 通过多层次分解和优化，该方法能够增强模型的鲁棒性，减少噪声的影响。
然而，该方法也存在一些不足之处，例如计算复杂度较高，需要较高的计算资源和时间。未来的研究可以关注如何降低算法的计算复杂度，提高算法的效率，以及探索更有效的参数优化策略和模型结构，进一步提升多元时序预测的精度和效率。 同时，深入研究不同分解方法、优化算法和深度学习模型的组合策略，以及针对特定应用场景进行模型调整，将是未来研究的重要方向。 总而言之，这种融合了多种先进技术的预测方法，为解决多元时序预测的难题提供了新的思路，具有广阔的应用前景。
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
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