基于CEEMDAN-VMD-BiLSTM-Multihead Attention的时序预测（Matlab源码实现）

资源摘要信息:"CEEMDAN-VMD-BiLSTM-multihead-Attention时序预测（Matlab完整源码）" 知识点： 1. CEEMDAN (Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise)：这是一种用于信号处理的自适应噪声集合经验模态分解方法。该方法通过多次添加不同强度的白噪声，然后对每个带噪声的信号进行经验模态分解（EMD），最后从多次分解结果中提取本征模态函数（IMF）。CEEMDAN能够有效解决传统EMD方法存在的模态混叠问题，提高信号的分解质量。 2. VMD (Variational Mode Decomposition)：变分模态分解是另一种信号分解技术，其目的是将复杂的信号分解为有限个具有不同频率特性的子信号（模态）。VMD通过优化问题求解，将信号分解为若干个固有模态函数，以实现信号去噪和特征提取。 3. BiLSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory)：双向长短期记忆网络是一种特殊的循环神经网络（RNN）结构，能够处理序列数据。与传统的RNN相比，BiLSTM可以在两个方向上处理数据，即正向和反向。这种双向结构使得BiLSTM能够同时考虑历史信息和未来信息，增强了模型对序列数据的处理能力。 4. Multihead Attention：多头注意力机制是注意力机制的一个扩展，它允许模型在不同位置并行地关注输入的不同部分。这种机制能够捕捉序列内各部分间的复杂关系和模式，是许多复杂序列模型（如Transformer）的核心组件。 5. 时序预测：时序预测是指利用历史数据来预测未来一段时间内的数据变化趋势和水平。它广泛应用于金融分析、天气预报、电力负荷预测等多个领域。 6. 样本熵（Sample Entropy）：样本熵是一种用于度量时间序列复杂性的非参数统计方法。它测量序列中相似数据子序列的出现概率，常用于生物医学信号分析以及数据分析中模式识别的指标。 7. k-means聚类：k-means是一种经典的聚类算法，用于将数据集中的样本划分为k个聚类。该算法试图使得所划分的聚类内部的样本相似度高，而聚类之间的样本相似度低。 8. MAE (Mean Absolute Error)、RMSE (Root Mean Squared Error)、MAPE (Mean Absolute Percentage Error)：这些都是评价预测模型性能的统计指标。MAE表示预测值与实际值之间差的绝对值的平均数；RMSE则为平方误差的均方根；MAPE表示预测误差占实际值百分比的平均值。这些指标可以衡量预测模型的准确性和偏差。 9. Matlab编程环境：Matlab是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。Matlab提供了一系列内置函数和工具箱，支持多种算法实现，是进行科学计算和工程设计的常用工具。 10. 数据处理和分析：在进行上述模型构建之前，通常需要对数据进行清洗、归一化、特征提取等预处理步骤。数据集的组织、变量的提取和数据的合并均是数据分析的基础操作。 11. 风电场预测：本案例中提到的数据集名称为“风电场预测”，这可能意味着时序预测模型被应用于风力发电功率的预测。风电功率受到多种因素的影响，包括风速、风向、温度等，是一个典型的时变非线性问题，适合采用先进的时序预测模型进行分析。 12. 资源文件描述：资源文件中包含Matlab源码文件（如ster2_CEEMDAN_VMD_BILSTM_MATT.m和step1_CEEMDAN_Kmeans_VMD.m）和数据处理脚本（如data_collation.m）。这些文件旨在执行时序数据的预处理、特征提取、模型训练和预测等步骤。同时，还包括了SampleEntropy.m用于计算样本熵，calc_error.m用于计算预测误差等辅助脚本。Co_data.mat文件可能包含了用于训练和预测的中间数据或最终数据，而“风电场预测.xlsx”则可能是原始数据或结果展示文件。