MATLAB利用VMD-SSA-GRU进行回归分析

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1 基本定义

该回归预测模型整合了VMD、SSA和GRU等技术

变分模态分解（VMD） : 作为一种先进的信号处理方法，变分模态分解技术专门针对复杂非线性和非平稳信号的分析与处理。该方法通过优化算法将输入信号分解为多个固有模态函数（IMFs），每个IMF都具有特定的频带特性。与传统方法不同的是，VMD能够自动确定信号的基本频率组成，并通过迭代优化过程生成满足特定条件的基函数集合。这种自适应特征提取方式显著提升了处理复杂振动模式的能力，在工程应用中展现出强大的优势

麻雀搜索算法（SSA） : SSA是一种模拟自然界中麻雀觅食行为而形成的启发式优化方法；该算法模仿了自然界中群体协作与个体间竞争的行为模式；其核心机制在于利用迭代更新机制逐步逼近最优解或其近似值；下面将详细阐述SSA的基本理论框架及其应用原理；

门控循环单元（GRU） : 门控循环单元是一种处理序列数据的神经网络结构，在某种程度上类似于长短期记忆网络（LSTM），但其架构更为简洁明了。该模型通过引入更新门机制来调节信息在时间层面上的传递过程，从而能够有效捕捉到长期依赖关系的特点。其显著优势在于能够高效处理长序列数据并实现较高的计算效率

结合这三个技术，基于VMD-SSA-GRU的回归预测模型的基本