CEEMDAN-VMD-GRU组合模型在多变量时序预测的应用

资源摘要信息:"CEEMDAN-VMD-GRU二次分解结合门控循环单元多变量时序预测（Matlab完整源码和数据）" 1. 项目概述 本项目通过Matlab实现了一个多变量时序预测模型，该模型采用了CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）分解、VMD（Variational Mode Decomposition）二次分解，以及GRU（Gated Recurrent Unit）网络结构。该方法通过组合这些技术来提高时序数据的预测准确性。 2. CEEMDAN分解 CEEMDAN是一种用于处理非线性和非平稳时间序列数据的自适应噪声分解方法。它能够将复杂的信号分解成若干个本征模态函数（IMFs）。此技术被用来提取原始信号中的主要趋势和周期成分。 3. 样本熵和kmeans聚类 在分解数据后，项目利用样本熵来评估每个IMF的复杂度。然后，通过kmeans聚类算法对IMFs进行分组，以便进一步处理。 4. VMD二次分解 VMD被用来对选定的高频分量进行二次分解。VMD是一种新的自适应信号分解技术，能够将复杂的信号分解为几个有限带宽的子信号，其目标是得到接近解析解的信号分解。 5. GRU门控循环单元网络 GRU网络是RNN（Recurrent Neural Networks）的一种变体，特别适合处理和预测时间序列数据。它通过更新门和重置门来控制信息的保留和遗忘，使得网络能够捕捉到时间序列数据中的长距离依赖。 6. 预测和评价指标 在模型构建完成后，将高频分量与前分量作为GRU模型的目标输出进行预测，并将预测结果相加。评价预测性能的指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）。 7. 运行环境和代码特点 该代码适用于Matlab 2023或更高版本的环境。代码采用了参数化编程，使得用户可以方便地更改参数。同时，代码编写思路清晰，并且含有详细的注释，便于理解和后续修改。 8. 应用场景 该项目适用于需要进行复杂时间序列预测的专业，如计算机、电子信息工程、数学等专业学生的课程设计、期末大作业和毕业设计。 9. 作者介绍 项目的作者是一位资深算法工程师，在Matlab和Python算法仿真领域拥有8年的工作经验。该作者擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等算法仿真实验，并提供仿真源码、数据集定制等服务。 10. 压缩包子文件内容 压缩包子文件中的图像文件（1.png、2.png、3.png、4.png、5.png、6.png、7.png）可能包含模型构建过程的图示、结果展示图以及相关的流程图或分解示意图。而"CEEMDAN-VMD-GRU.zip"文件则包含完整的Matlab源码和数据集，允许用户下载后直接运行和使用。 通过该项目，用户可以获得一个集成了多种先进信号处理技术和深度学习模型的时序预测解决方案。这不仅能够帮助用户更准确地预测时间序列数据，还可以通过研究代码和算法来加深对相关技术的理解和应用。