本文提出了一种基于变分模态分解(VMD)、样本熵(SE)和Transformer-BiLSTM组合的多变量时序预测方法。该方法首先利用VMD将非平稳信号分解为相对平稳的模态分量，通过样本熵评估各模态复杂度并筛选关键模态；然后采用Transformer提取全局特征，结合BiLSTM捕捉局部时序模式，在MATLAB R2025b平台上实现了完整的预测框架。实验结果表明，该组合模型能有效处理强噪声、强非

本文提出了一种基于VMD-SE-Transformer-GRU的多变量时序预测方法。该方法通过变分模态分解(VMD)将原始信号分解为多个本征模态函数(IMF)，结合样本熵(SE)度量序列复杂度特征，并采用Transformer-GRU混合网络进行建模。实验结果表明，该框架能有效处理多变量时序数据的多尺度波动、非平稳性和长时依赖问题，在电力负荷预测、设备故障诊断等场景中表现出优于传统方法的预测精度和

摘要：本文提出一种基于VT-SVR投票集成的股票价格预测方法，通过构建多个参数差异化的支持向量回归(SVR)模型，采用投票集成策略提升预测精度和稳健性。针对金融时间序列的非平稳性和噪声问题，设计了数据预处理、特征构造、多SVR训练、投票集成和误差评估的全流程MATLAB实现方案。实验结果表明，该方法相比单一SVR模型能有效降低预测误差，并在不同市场环境下保持稳定性能。文中详细展示了核心代码实现，包

本文提出了一种基于循环神经网络(RNN)和粒子群优化算法(PSO)的电力负荷预测方法。针对传统预测模型难以处理电力负荷的非线性、波动性和复杂性问题，该方法通过RNN捕捉时序特征，并利用PSO优化网络参数，提升预测精度。文章详细介绍了项目背景、目标意义、技术挑战及解决方案，包括多维数据建模、参数优化、过拟合管理等关键技术。同时提供了MATLAB实现方案，涵盖数据预处理、RNN模型构建、PSO优化流程

本文介绍了一个基于POD-Transformer的多变量回归预测MATLAB实现方案。主要内容包括： 采用本征正交分解(POD)进行数据降维，结合Transformer编码器构建预测模型； 提供完整工作流程：模拟数据生成、参数设置、模型训练、预测评估和可视化； 实现两阶段调参策略（粗调和细调）优化模型超参数； 支持断点续训、早停机制和模型自动保存； 提供详细注释和简洁版本两种代码实现； 包含7种评

摘要：本项目提出一种基于加权平均(WA)和门控循环单元(GRU)的股票价格预测方法，利用MATLAB R2025b实现。WA模块对原始数据进行平滑处理，抑制噪声干扰；GRU模块学习时序依赖关系。通过滑动窗口构建训练样本，采用均方误差损失函数优化模型。实验结果显示，该方法相比传统模型在预测精度和稳定性方面有显著提升。完整代码包含数据预处理、模型构建、训练评估等模块，支持多参数调优和可视化分析，为量化

本文介绍了一种基于PSO-RNN-GAN混合算法的无人机三维路径规划方法。该方法结合粒子群优化(PSO)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)的优势，在复杂三维环境中实现高效路径规划。系统通过PSO进行全局搜索优化，RNN学习历史路径模式和环境特征，GAN提供路径分布的约束条件。文章详细阐述了算法设计思路、MATLAB实现代码和三维可视化方案，包括环境建模、网络结构设计、训练流程和动态路

摘要：本文提出了一种基于MATLAB的混合智能优化方法，结合遗传算法(GA)、Q学习和深度强化学习(DRL)实现无人机三维路径规划。针对复杂动态环境中的路径规划问题，该方法通过GA优化关键超参数和初始策略，利用Q-learning进行价值迭代更新，并采用深度神经网络处理高维状态空间。文章详细介绍了三维环境建模、状态表示、算法融合架构及MATLAB实现细节，包括遗传算法种群优化、经验回放机制和深度Q

本文介绍了一个基于MATLAB的旋转机械故障诊断项目，采用压缩与激励网络(SENet)进行端到端分类预测。项目针对工业设备在复杂工况下的非平稳信号特点，通过时频变换和通道注意力机制提升弱故障特征的识别能力。主要内容包括：1) 数据预处理流程，含信号分段、归一化和时频图生成；2) SENet模型架构设计，通过通道重标定突出关键特征；3) 工程实现方案，覆盖数据增强、训练策略和评估指标。该系统能够有效

本文介绍了基于KF-Transformer的多变量时间序列预测方法，该方法结合卡尔曼滤波和Transformer编码器进行预测。主要内容包括： 数据生成：模拟生成了包含5个因素驱动的多变量时间序列数据，包括线性和非线性成分。 数据处理：采用卡尔曼滤波对数据进行预处理，构造序列样本并进行标准化。 模型构建：使用Transformer编码器结构，包含多头自注意力机制和前馈网络。 模型训练：采用Adam