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

资源摘要信息:"CEEMDAN-VMD-CNN-GRU-multihead-Attention多变量时序预测（Matlab完整源码和数据）" ### 知识点详解 #### 1. CEEMDAN-VMD-CNN-GRU-multihead Attention多变量时序预测 - **CEEMDAN（完全自适应噪声集合经验模态分解）**: 是一种对信号进行时频分析的方法，通过向原始信号中添加不同尺度的白噪声，并对每个添加噪声的信号执行EMD（经验模态分解），以获得一系列本征模态函数（IMF）。CEEMDAN通过平均这些IMF来减少模态混叠现象，适用于多变量时间序列分析。 - **VMD（变分模态分解）**: 是一种将复杂信号分解为有限数量的固有模态函数的方法，这些函数的宽度和中心频率都是自适应的。VMD通过最小化分解信号的带宽来确保模态之间的区分度。 - **CNN（卷积神经网络）**: 在信号处理领域，CNN可以用来提取时间序列数据的时空特征，通过卷积层捕捉局部相关性，池化层降低特征维度。 - **GRU（门控循环单元）**: 是一种循环神经网络的变体，用于处理序列数据。GRU通过引入更新门和重置门来解决传统RNN的梯度消失问题，可以更好地学习长期依赖关系。 - **Multihead Attention（多头注意力机制）**: 来自Transformer模型，能够使网络在不同表示子空间并行学习信息，增强模型捕捉序列数据中不同位置关联的能力。 #### 2. 模型的工作流程 - **数据预处理**: 使用CEEMDAN对原始信号进行分解，获取IMF分量。 - **样本熵计算**: 对CEEMDAN分解后的信号计算样本熵，作为后续聚类分析的依据。 - **Kmeans聚类**: 根据样本熵进行聚类，以识别数据中的不同模式或特征。 - **二次分解**: 使用VMD方法对高频分量Co-IMF1进行二次分解，得到更细致的频率分量。 - **特征提取与模型预测**: 结合VMD分解的高频分量与Co_IMF2、Co_IMF3作为卷积门控循环单元多头注意力机制模型的输入，进行特征提取和预测。 - **多指标评价**: 输出模型预测的多个评价指标，包括均方差(MSE)、根均方差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均相对百分误差(MAPE)、R2等，以评估模型性能。 #### 3. 误差指标 - **均方差(MSE)**: 衡量预测值和真实值差异的平方的平均值。 - **根均方差(RMSE)**: 是MSE的平方根，对误差的大小提供直观感受。 - **平均绝对误差(MAE)**: 是预测值和真实值绝对差的平均值，对误差大小提供直接度量。 - **平均相对百分误差(MAPE)**: 表示预测误差与真实值的相对比例，通常以百分比形式表示，用于衡量预测的准确性。 - **R2（决定系数）**: 衡量模型拟合度，其值越接近1，表明模型解释的变异越多，拟合度越好。 #### 4. 实际应用 在实际应用中，这套方法可以用于对复杂时间序列数据的分析与预测，如金融市场分析、气象预测、风电场功率预测等。对于此类问题，传统的时序预测模型往往难以捕捉信号的非线性和复杂性，而CEEMDAN-VMD-CNN-GRU-multihead Attention模型通过多阶段处理与融合，能更好地提取时间序列的特征，提高预测的准确性。 #### 5. Matlab源码和数据 - **Matlab源码**: 提供了实现CEEMDAN-VMD-CNN-GRU-multihead Attention多变量时序预测的完整代码，包括数据处理、模型训练、预测和评价等。 - **数据文件**: 提供了必要的数据文件，如Co_data.mat、风电场预测.xlsx，以便于研究者和开发者进行复现实验和进一步的分析。 #### 6. 文件名称列表解析 - **ster2_CEEMDAN_VMD_CNNGRUMATT.m**: 主要的Matlab脚本文件，包含模型构建、训练和预测的主要流程。 - **step1_CEEMDAN_Kmeans_VMD.m**: 处理信号分解和聚类的脚本文件。 - **data_collation.m**: 数据整理与预处理的脚本文件。 - **SampleEntropy.m**: 计算样本熵的Matlab函数文件。 - **calc_error.m**: 计算预测误差的Matlab函数文件。 - **NET.mat**: 存储训练好的模型参数的文件。 - **Co_data.mat**: 存储经过CEEMDAN分解后的数据文件。 - **风电场预测.xlsx**: 提供风电场功率预测相关数据的Excel文件。 - **CEEMDAN(完全自适应噪声集合经验模态分解)**: 介绍CEEMDAN方法的文档或说明文件。 以上内容详细阐述了该资源标题与描述中提及的各个知识点，包括所涉及的算法原理、模型流程、评价指标及实际应用，并对提供文件的名称列表进行了说明。