创新点解读:基于非线性二次分解的Ridge-RF-XGBoost时间序列预测(附代码实现)本项目提出了一种基于非线性二次分解的Ridge-RF-XGBoost时间序列预测模型,该模型通过将原始时间序列系统性地分解为三个组成部分:线性趋势项、第一阶非线性残差项和第二阶非线性残差项。首先,利用岭回归(Ridge Regression)对原始序列进行初步拟合,提取出其主要的线性结构;随后,将Ridge预测结果与真实值之间的残差作为第一阶非线性部分,采用随机森林(Random Forest, RF)对其进行建模;进一步地,将RF预测后的残差再次提取,作为更具复杂性和噪声特征的第二阶非线性部分,交由极端