基于深度学习的多模态时序概率区间预测
本项目提出并实现了 FRAME 深度学习框架，用于异方差、多模态时间序列的概率区间预测。核心创新：① 变分模态分解（VMD）将信号分解为 6 个频率本征模函数，支持逐频率不确定性归因；② 保留 VMD 重建残差作为专属不确定性通道（传统方法将其丢弃）；③ Softplus 供给侧风险门根据外生波动动态缩放区间宽度。
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