基于CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM-Attention的Matlab多变量时序预测源码包

资源摘要信息:"本资源集包含了用于多变量时序预测的完整Matlab源码和数据。它实现了一个结合了多个高级信号处理和机器学习技术的预测模型，包括集合经验模态分解自适应噪声（CEEMDAN）、变分模态分解（VMD）、卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）以及多头注意力机制。 1. CEEMDAN是一种用于处理非线性和非平稳时间序列数据的方法，它通过添加不同级别的白噪声来分解原始信号，最终得到具有物理意义的本征模态函数（IMF）分量。本资源中的实现包括了对CEEMDAN的使用，以及对分解后样本熵的计算，这是为了评估分解的效果并作为后续聚类的依据。 2. VMD是一种相对新颖的信号分解技术，它的目的是将复杂的信号分解为若干个具有不同频带的子信号。资源中的VMD用于对CEEMDAN分解得到的高频分量进行二次分解，目的是进一步提取信号特征。 ***N是一种强大的深度学习模型，它在图像处理领域表现突出，但其也被应用于时间序列数据的特征提取。在本资源中，CNN用于处理由VMD分解得到的信号分量，并提取有用的时空特征。 4. BiLSTM是长短期记忆网络（LSTM）的一个变种，它特别适合处理序列数据，能够捕获序列中的长距离依赖关系。BiLSTM可以处理正向和反向时间序列信息，这使得它在时间序列预测问题中非常有用。 5. 多头注意力机制是自然语言处理领域中Transformer模型的核心组件，它已被证实对于捕捉序列数据中的复杂模式非常有效。在本资源中，多头注意力机制与BiLSTM结合，进一步增强了模型对于时序特征的理解和学习能力。 6. 本资源还包括了使用多指标评价模型性能的方法，如均方误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）。这些评价指标可以全面反映预测模型的性能。 7. 资源的运行环境为Matlab 2023及以上版本，确保了代码的正常运行和最佳性能。 8. 代码实现了参数化编程，即用户可以根据需要轻松更改参数，方便进行各种实验和定制开发。代码中的注释详细，有助于理解和学习高级编程技术。 9. 本资源适合计算机科学、电子信息工程、数学等专业的大学生在课程设计、期末大作业和毕业设计中使用。 10. 作者是一名在Matlab和Python算法仿真领域拥有8年经验的资深算法工程师，擅长多个领域，包括智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等，并能够提供仿真源码和数据集定制服务。"