本论文提出了一种名为VMGCformer的创新自适应混合模型，结合了改进的VMD、FE和堆叠式Informer，用于处理股票市场数据动态和波动性。实验结果显示该模型在预测准确性、响应性和泛化能力方面优于传统和其他混合模型。研究还探讨了改进预测建模的未来发展方向。

本文介绍了一种名为VMGCformer的自适应混合模型，能够处理复杂的股票市场数据动态和波动性。实验结果表明，该模型在预测准确性、响应性和泛化能力方面相对于传统和其他混合模型具有优越性。