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一、背景与动机
在时间序列预测中，如电力负荷、风速、交通流量等复杂数据常表现为：
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非线性：趋势+季节+突变+噪声
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多尺度：高频扰动与低频变化共存
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长时依赖：远期信息也影响当前预测
传统模型（如 ARIMA、LSTM）往往无法兼顾全局趋势建模与局部扰动感知，因此我们提出一种 “二次分解 + 并行建模”的复合框架：
STL + VMD + Informer & LSTM 并行建模，整合两者优势。
二、模型架构概览
整套框架分为五步：
三、STL+VMD 二次分解模块详解
1. STL（Seasonal-Trend decomposition using Loess）
**作用：**将序列分解为：<