多变量时序预测的CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM模型（Matlab源码）

资源摘要信息:"CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM二次分解结合卷积双向长短期记忆神经网络多变量时序预测（Matlab完整源码和数据）" 该文档提供了关于CEEMDAN（完全自适应噪声集合经验模态分解）-VMD（变分模态分解）-CNN（卷积神经网络）-BiLSTM（双向长短期记忆神经网络）模型在多变量时序预测中的应用。下面对相关知识点进行详细说明： 1. **CEEMDAN分解**： - CEEMDAN是一种改进的EMD（经验模态分解）方法，用于分解非线性和非平稳的时间序列数据。 - 它通过加入不同大小的白噪声并进行多次EMD分解，将原始信号分解为若干个固有模态函数（IMF）和一个残差。 - CEEMDAN能够有效减少模态混叠现象，提高分解的准确性。 2. **计算样本熵**： - 样本熵是衡量时间序列复杂性和不确定性的度量指标。 - 在该上下文中，样本熵用于评估分解后各个IMF分量的信息量，为后续的聚类和处理提供依据。 3. **kmeans聚类**： - kmeans是一种常用的数据聚类算法，其目的是将数据集分为k个簇。 - 在此模型中，根据样本熵的计算结果对CEEMDAN分解后的IMF进行聚类，以便于后续处理。 4. **VMD（变分模态分解）**： - VMD是一种自适应的信号处理方法，用于分解复杂的信号到一系列的模态分量。 - 在模型中，VMD用于对CEEMDAN分解中的一些高频分量进行二次分解，进一步提取信号特征。 5. **CNN（卷积神经网络）**： - CNN是一种深度学习算法，广泛应用于图像识别和处理等领域。 - 在本模型中，CNN被用作特征提取器，处理VMD分解的高频分量以学习数据中的时空特征。 6. **BiLSTM（双向长短期记忆神经网络）**： - BiLSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够同时处理序列数据的前后文信息。 - 通过BiLSTM，模型能够捕获时间序列数据的长依赖性，提高预测的准确性。 7. **多变量时序预测**： - 多变量时序预测是指同时对多个相关的时间序列进行未来值的预测。 - 该模型通过对不同变量进行分解、特征提取和建模，进行联合预测以提高预测精度。 8. **评价指标**： - 平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）是常用的多变量时序预测的评价指标。 - 这些指标用于评估模型预测结果的准确性，帮助研究人员优化模型参数。 9. **运行环境**： - 模型源码和数据需要在Matlab2023或更高版本中运行，以确保代码的兼容性和功能的正常使用。 通过结合上述技术，该文档提供的Matlab源码和数据能够用于构建一个复杂的多变量时序预测模型，该模型利用先进的信号处理技术和深度学习算法来提高预测的精确度和可靠性。此模型特别适用于气象预测、电力负荷预测、金融市场分析等需要高精度预测的领域。