在Matlab中结合CEEMDAN和VMD进行时序数据预处理后，如何应用CNN实现多变量时序预测，并通过调整哪些参数优化预测结果？

在Matlab中实现多变量时序预测模型时，利用CEEMDAN和VMD进行数据的前期预处理是关键步骤之一。CEEMDAN通过添加白噪声并进行多次EMD分解，能够有效提取出多尺度的本征模态函数（IMFs），而VMD则进一步分解高频部分，以提取更多细节。这些步骤能够帮助改善数据质量，为后续的预测模型提供更为准确的输入特征。

参考资源链接：[Matlab实现CEEMDAN-VMD-CNN多变量时序预测完整教程](https://wenku.csdn.net/doc/5dg500k3qh?spm=1055.2569.3001.10343)

在实现基于CNN的预测模型时，首先需要准备数据集，然后进行预处理，包括归一化和划分训练集与测试集。之后，可以构建一个卷积神经网络架构，这通常包括卷积层、池化层、全连接层等。在Matlab中，可以使用深度学习工具箱来设计这样的网络结构。构建好CNN模型后，将预处理后的数据输入模型进行训练，并使用适当的损失函数和优化器。

在训练过程中，需要对CNN模型的参数进行调整以优化性能。这包括但不限于调整卷积层的滤波器数量、大小和步长，池化层的类型和大小，以及全连接层的神经元数量。此外，学习率、批大小（batch size）和迭代次数（epochs）也是影响模型性能的重要因素。通过验证集评估模型性能，可以进一步使用交叉验证、网格搜索或随机搜索等方法来寻找最佳的超参数组合。

最后，模型的性能可以通过计算MAE、RMSE等指标进行评价。通过对比不同参数设置下的性能指标，我们可以找到最佳的参数配置，以提高预测的准确性和可靠性。为了深入学习和实践这一过程，建议查看这份资料：《Matlab实现CEEMDAN-VMD-CNN多变量时序预测完整教程》。该教程提供了完整的源码和数据，可以帮助你理解并应用上述概念，从构建模型到优化参数的每一个步骤。

参考资源链接：[Matlab实现CEEMDAN-VMD-CNN多变量时序预测完整教程](https://wenku.csdn.net/doc/5dg500k3qh?spm=1055.2569.3001.10343)