Matlab实现多变量时序预测的CEEMDAN-VMD-LSTM方法

资源摘要信息:"CEEMDAN-VMD-LSTM二次分解结合长短期记忆网络多变量时序预测" 本资源为在Matlab环境中实现的一个多变量时序预测模型，该模型结合了CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）、VMD（Variational Mode Decomposition）以及LSTM（Long Short-Term Memory）网络算法，旨在提升对多变量时序数据的预测能力。以下将详细解析标题和描述中提及的知识点。 首先，CEEMDAN是一种自适应的集成经验模态分解方法，它能够将复杂的非线性和非平稳信号分解为若干个本征模态函数（IMF）和一个残差项。该方法在面对多变的环境噪声时具有更好的适应性，能够提高分解的准确性和稳定性。在本资源中，CEEMDAN被用于对时序数据进行初步分解，以提取出有用的特征。 其次，VMD是一种相对新颖的信号处理技术，旨在将复杂信号分解为有限数量的固有模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs）。与传统的傅里叶变换或小波变换相比，VMD具有更强的自适应性和灵活性，能够更好地处理非平稳信号，并且在频域和时域上提供了更精细的分辨能力。在本资源中，VMD用于对CEEMDAN的高频分量进行二次分解，进一步提炼信号特征。 接下来，LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它通过引入门控制机制（遗忘门、输入门和输出门）解决了传统RNN在处理长期依赖问题时的梯度消失或爆炸的问题。LSTM在时间序列预测、自然语言处理、语音识别等多个领域展现出了优秀的性能。本资源中，LSTM用于建立多变量时序数据的预测模型，预测未来时刻的数据变化。 整个模型的工作流程是这样的：首先使用CEEMDAN对原始时序数据进行分解，计算样本熵并进行kmeans聚类，然后对高频分量调用VMD进行二次分解。VMD分解得到的高频分量与低频分量一起作为LSTM模型的输入，通过学习时序数据的特征和规律，LSTM模型输出未来时刻的预测结果。最后，模型会输出多指标评价，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）。 代码运行环境指定为Matlab 2023及以上版本，保证了对最新功能的支持和代码的兼容性。代码特点在于参数化编程，即相关参数可以通过方便地更改以适应不同的应用场景，同时代码逻辑清晰，注释详尽，有利于用户理解和二次开发。 本资源的目标适用对象为计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。这表明本资源不仅适用于专业研究人员，也便于学生在学习和研究过程中使用和探索。 作者介绍显示该资源由一位在Matlab和Python算法仿真领域拥有8年经验的资深算法工程师编写，具备丰富的智能优化算法、神经网络预测、信号处理等相关知识和实践经验。作者还提供源码、数据集定制的私信服务，意味着用户可以在遇到问题时得到专业的指导和帮助。 最后，文件名称列表中的"CEEMDAN-VMD-LSTM.zip"文件，应该包含了完整的源码、数据集以及可能的说明文档，是用户需要下载并解压的核心文件。图片文件（1.png、3.png、2.png、6.png、5.png、4.png、7.png）可能包含了流程图、效果图或算法说明图等，用于辅助理解代码逻辑或展示模型效果。