Matlab实现CEEMDAN-VMD-LSTM多头注意力时序预测完整教程

资源摘要信息:"CEEMDAN-VMD-LSTM-multihead-Attention时序预测（Matlab完整源码）" 知识点一：CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise） CEEMDAN是一种用于处理非线性和非平稳时间序列数据的分解方法。它是经验模态分解(EMD)的改进版，通过向原始数据中加入一定量的白噪声并进行多次迭代，从而实现对数据的更好分解。在该模型中，CEEMDAN被用于将复杂的多变量时序信号分解为若干个固有模态函数(IMF)和一个残差分量。这种方法能够有效提取出信号中的特征信息，为后续的数据分析和预测提供基础。 知识点二：VMD（Variational Mode Decomposition） VMD是一种非迭代的自适应信号分解方法，它将复杂信号分解为有限数量的固有模态函数，且每个模态函数都是带宽有限的。VMD通过变分问题的求解来实现信号分解，旨在将信号分解为一系列带宽有限、中心频率分离的子信号。在CEEMDAN-VMD-LSTM-multihead-Attention模型中，VMD被用来对CEEMDAN分解得到的高频分量进行二次分解，从而提取更加精细的信号特征。 知识点三：LSTM（Long Short-Term Memory） LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN)，被设计用于解决长序列数据中的长期依赖问题。LSTM通过引入门控机制，可以控制信息的流入和流出，有效地解决了传统RNN难以处理的长期依赖问题。在该模型中，LSTM被用作时序预测的主要工具，利用其内部的门控单元来捕获时间序列中的复杂动态特征。 知识点四：多头注意力机制 多头注意力机制源自于自然语言处理领域的Transformer模型。它通过并行计算多个注意力头，能够使模型同时关注输入序列的不同位置，学习到更加丰富的数据表示。在CEEMDAN-VMD-LSTM-multihead-Attention模型中，多头注意力机制被集成到LSTM网络中，从而增强了模型对时间序列数据中不同时间点相关性的理解能力。 知识点五：时序预测 时序预测是指根据历史时间序列数据预测未来某一个时间点或一段时间内的数据值。这一过程涉及到数据的趋势分析、周期性分析、季节性分析等多个方面。在本项目中，通过结合CEEMDAN分解、VMD二次分解、LSTM以及多头注意力机制，构建了一个复合模型来进行多变量时序预测，以期达到更好的预测效果。 知识点六：Matlab软件环境 Matlab是一种高性能的数值计算和可视化软件，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。在本项目中，Matlab被用作开发和运行CEEMDAN-VMD-LSTM-multihead-Attention模型的环境。Matlab提供了丰富的函数库和工具箱，能够方便地进行数学计算、数据处理和机器学习模型的构建。 知识点七：误差评价指标 在模型的训练和验证阶段，通常需要使用一些评价指标来衡量模型预测的准确性和性能。常见的指标包括平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)。这些指标能够从不同角度反映出模型预测值与真实值之间的偏差程度，为模型的选择和优化提供依据。 综上所述，CEEMDAN-VMD-LSTM-multihead-Attention模型是一个结合了多种高级分析技术的复合模型，通过CEEMDAN和VMD的分解技术提取时序数据中的特征信息，利用LSTM网络和多头注意力机制捕捉时间序列数据的内在规律，最终通过Matlab软件实现多变量时序预测，并采用MAE、RMSE和MAPE等指标对模型性能进行评价。