广东启动“质量提升行动年” 成立8支“量子志愿服务队”

内容概要：本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的多变量时间序列预测项目，该项目结合了变分模态分解（VMD）、多元线性回归（MLR）、北方苍鹰优化算法（NGO）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）。项目旨在应对多变量时间序列数据中的复杂非线性关系、高噪声和非平稳性等问题，通过高效信号分解、线性关系建模、参数自动调优和双向时序特征捕获，构建一个完整的预测系统。文档不仅提供了详细的模型架构描述，还附有MATLAB代码示例，涵盖VMD信号分解、MLR建模、NGO参数优化和BiLSTM训练预测等环节。 适合人群：具备一定编程基础，对时间序列预测、机器学习和深度学习有一定了解的研发人员和研究人员。 使用场景及目标：①金融市场的走势预测；②智能制造设备的故障预警；③能源负荷调度及环境变化监测；④提升复杂系统预测的精度和鲁棒性；⑤推动多学科融合创新研究。 其他说明：项目采用VMD技术处理高噪声与非平稳性数据，MLR模块捕捉线性特征，NGO算法优化模型参数，BiLSTM增强时序特征捕获能力。整个架构设计实现信号预处理、特征提取、参数优化和深度学习预测的高效融合，具备强大的适应性和泛化能力。此外，文档提供了详细的代码实现，帮助读者更好地理解和实践这一复杂的预测框架。