CEEMDAN-VMD-NRBO-Transformer多元时间序列预测（Matlab完整源码和数据）

1.Matlab实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-NRBO-Transformer融合K均值聚类的数据双重分解+NRBO优化+Transformer多元时间序列预测（完整源码和数据）运行环境Matlab2023及以上。 2.CEEMDAN分解，计算样本熵，根据样本熵进行kmeans聚类，调用VMD对高频分量二次分解， VMD分解的高频分量与前分量作为NRBO-Transformer模型的目标输出分别预测后相加。 3.多变量单输出，考虑历史特征的影响！评价指标包括R2、MAE、RMSE、MAPE等。 4.算法新颖。⑴ CEEMDAN模型处理高频数据，具有更高的准确率，能够跟踪数据的趋势以及变化。⑵ VMD 模型处理非线性、非平稳以及复杂的数据，表现得比EMD系列更好，因此将重构的数据通过VMD模型分解，提高了模型的准确度。（3）NRBO牛顿-拉夫逊优化算法优化参数为自注意力机制头数、正则化系数、学习率!