多变量时间序列预测模型：VMD-SSA-GRU、VMD-GRU与GRU对比分析

资源摘要信息:"本资源涉及的多变量时间序列预测方法结合了变分模态分解（VMD）、麻雀搜索算法（SSA）以及门控循环单元（GRU）神经网络模型。在时间序列预测领域，多变量数据的处理往往具有较高的复杂性，因为它们可能包含多个相互依赖或交叉影响的因素。传统的预测方法可能难以捕捉这些数据的内在结构和动态特性。通过结合VMD进行数据预处理和SSA优化GRU网络的权重，可以提高预测的准确性。 VMD是一种自适应分解算法，它能将复杂的多分量信号分解为一系列的固有模态函数（IMF）。这个过程有助于分离出信号中的不同频段，从而简化了后续的处理和分析。在本资源中，VMD方法通过vmdtest.m程序实现，用于对输入的时间序列数据进行预处理。 SSA是一种启发式优化算法，受自然界中麻雀群体觅食行为的启发，该算法在全局搜索能力和算法稳定性方面表现良好。在本资源中，SSA用于优化GRU网络的权重，旨在通过模拟麻雀搜索行为来寻找到最优或近似最优的参数解。具体实现细节可在SSA.m文件中找到。 GRU是循环神经网络（RNN）的一种变体，它通过门控机制有效解决了传统RNN中的梯度消失问题。GRU具有比标准RNN更好的性能和更高效的训练过程，因此广泛应用于序列数据建模和预测。在这里，GRU被用于构建时间序列预测模型，并通过与VMD和SSA结合来提升预测准确性。三个模型的对比研究则在VMD-SSA-GRU.m程序中进行。 整个预测流程的实现在Matlab中完成，并提供了相应的数据文件vmd_data.mat和origin_data.mat，供研究者使用和分析。此外，还包括了其他辅助文件如initialization.m、data_process.m以及calc_error.m，分别用于初始化参数、数据处理和计算预测误差。 本资源不仅为研究者提供了多变量时间序列预测的完整实验代码和数据，还涵盖了相关的理论和实践知识，有助于加深对VMD、SSA和GRU在时间序列预测中应用的理解，并为相关领域的研究和开发提供参考和借鉴。"