基于CEEMDAN-VMD-CNN-LSTM-Attention的多变量时序预测

该方法通过将复杂的时间序列信号进行有效分解，结合深度学习模型，提高对时间序列数据的预测精度。 详细知识点包括： 1. CEEMDAN-VMD组合使用：CEEMDAN用于对时间序列数据进行自适应噪声分解，将其分解为若干个本征模态函数（IMF）。VMD进一步对CEEMDAN分解后的高频部分进行二次分解，从而更细致地提取时间序列中的特征信息。 ***N与LSTM的结合：通过CNN提取时间序列数据的局部特征，随后将这些特征输入到LSTM模型中，利用LSTM处理时间序列数据的长期依赖关系，捕捉时间序列中的动态变化。 3. Multihead-Attention多头注意力机制：多头注意力机制能够使模型同时关注时间序列数据的不同部分，增强模型对于数据中复杂模式的识别能力。 4. 二次分解与模型预测：VMD分解的高频分量与前分量分别作为卷积神经网络长短期记忆神经网络多头注意力机制模型的目标输出进行预测，预测结果相加后得到最终的预测结果。 5. 多指标评价：源码提供了mae（平均绝对误差）、rmse（均方根误差）和mape（平均绝对百分比误差）等多种评价指标，用于衡量预测模型的性能。 6. 参数化编程和代码清晰度：代码采用参数化编程技术，使得用户可以方便地修改参数，调整模型配置。此外，代码注释详细，有助于理解模型结构和运行逻辑。 7. 适用对象：资源适合计算机、电子信息工程、数学等相关专业的学生作为课程设计、期末大作业和毕业设计的参考。 8. 环境要求：资源适用于Matlab 2023及以上版本，确保了使用的便捷性和模型运行的稳定性。 资源中还包含了一系列.png格式的图表文件，可能是用于展示数据可视化或模型训练过程中的中间结果，帮助理解数据特征和模型性能。 通过本资源，学生和研究者可以深入了解和学习复杂时间序列预测技术的实现方法，并将这些知识应用到实际的科研和工程项目中。"