基于CEEMDAN-VMD-CNN-GRU的多变量时序预测方法及Matlab实现

该模型结合了多种高级技术来提高时序数据预测的准确性。 首先，CEEMDAN（Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）是一种用于非线性和非平稳时间序列分析的自适应噪声集成经验模态分解方法。在本资源中，通过CEEMDAN分解，时间序列被分解为若干个本征模态函数（IMFs）和一个残差项。 接着，样本熵（Sample Entropy）是一种用于衡量信号复杂性的度量方法。在资源中，样本熵用于衡量时间序列的复杂程度，并依据计算结果进行k-means聚类。k-means是一种常用的聚类分析方法，能够将数据集分为若干个簇。 然后，VMD（Variational Mode Decomposition）是一种新兴的信号分解技术，用于将信号分解为若干个具有不同中心频率的模态分量。在本资源中，VMD被用来对CEEMDAN分解得到的高频分量进行二次分解。 CNN（Convolutional Neural Network）是一种深度学习模型，它在图像识别和处理方面表现出色，通过卷积操作能够提取时空特征。GRU（Gated Recurrent Unit）是循环神经网络（RNN）的一种变体，它可以处理时序数据并保持长期依赖关系。在本资源中，卷积层和GRU层被结合在一起，形成了卷积门控循环单元模型（CNN-GRU），用于处理分解后的时间序列数据。 最后，预测结果通过计算多指标评价，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）。这些指标能够帮助我们评估模型预测的准确性。 资源还包括了Matlab 2023或以上版本的运行环境要求。源码具有参数化编程的特点，参数可方便更改，代码结构清晰，并配有详细的注释，便于理解和后续的学习与改进。 此资源适用于计算机科学、电子信息工程、数学等专业的大学生进行课程设计、期末大作业以及毕业设计。此外，资源的作者是一位资深算法工程师，拥有8年Matlab和Python算法仿真经验，尤其擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等领域的算法仿真实验。" 知识点说明： 1. CEEMDAN分解技术：该技术是针对非线性和非平稳时间序列分析的一种自适应噪声集成经验模态分解方法，其能够有效地将复杂的信号分解为本征模态函数和残差项。 2. 样本熵：这是一种衡量时间序列复杂度的量化指标，可以用来指导后续的聚类分析。 3. k-means聚类：它是一种数据挖掘算法，用于将数据集分成K个簇，在本资源中用于对分解后的数据进行分类。 4. VMD分解：作为CEEMDAN分解的补充，VMD是一种高效且稳定的数据分解方法，它可以进一步将高频分量进行分解，从而提取更加精细的特征。 ***N-GRU模型：在资源中，卷积层被用来提取数据的空间特征，而GRU层则处理时间序列数据中的时间依赖性。这种结合使用了深度学习的特性来改善时序预测的准确性。 6. 多指标评价：评价模型性能的标准通常包括MAE、RMSE、MAPE等，它们帮助我们从不同角度衡量预测结果的准确性。 7. 参数化编程：该技术允许用户方便地修改源码中的参数，以适应不同的实验设置和要求。 8. Matlab编程环境：资源要求的Matlab 2023或更高版本提供了必要的工具和功能来运行这些算法和分析数据。 9. 适用领域：该资源适用于高等教育课程设计以及科研项目，尤其对于涉及信号处理、时间序列分析和深度学习的课题非常有价值。 10. 作者背景：资源的作者具有丰富的专业背景和行业经验，为该领域的学者和学生提供了额外的支持和定制服务。