基于CEEMDAN-VMD-BiLSTM的多变量时序预测研究与Matlab实现

知识点详细说明: 1. CEEMDAN（Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）分解: CEEMDAN是一种用于信号处理的时频分析方法，它能够将复杂的非线性和非平稳时间序列数据分解成若干个本征模态函数（Intrinsic Mode Function, IMF）。该方法通过引入自适应噪声，克服了传统经验模态分解（EMD）中模态混叠的问题，使得分解结果更加稳定和可靠。 2. 样本熵计算: 样本熵是衡量信号复杂度的一个指标，它是对系统随机性的一种度量。在多变量时序预测中，计算样本熵有助于识别信号中的规律性和不确定性，可以用于后续的聚类分析。 3. k-means聚类算法: k-means是一种广泛应用于数据挖掘和模式识别的聚类算法，目的是将数据集分成k个类别的集合，使得同一类内的数据点之间相似度高，而不同类别的数据点之间相似度低。通过计算样本熵，可以对数据进行预处理，并作为k-means算法的输入以实现有效分类。 4. VMD（Variational Mode Decomposition）分解: VMD是一种自适应信号分解方法，用于将多分量信号分解为若干个具有不同特征的分量。在本资源中，VMD用于对CEEMDAN分解得到的高频分量Co-IMF1进行二次分解，进一步提取有用的信息。 5. BiLSTM（双向长短期记忆神经网络）模型: BiLSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够处理序列数据并具有捕捉长期依赖性的能力。在双向结构中，信息可以从两个方向被处理，即正向和反向，这使得BiLSTM能够更好地理解上下文信息，提高预测的准确性。在本资源中，BiLSTM用于基于CEEMDAN-VMD分解结果进行多变量时序预测。 6. 多指标评价方法: 为了评估模型的预测性能，采用了多种指标，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）和R平方（R2）。这些评价指标可以从不同角度反映预测模型的准确性、稳定性和解释能力。 7. 运行环境要求: 该资源的Matlab源码和数据需要在Matlab2023及以上版本环境中运行。这意味着用户需要拥有最新的Matlab软件以确保代码的正确执行和结果的可靠性。 8. 应用实例: 资源中提供了“风电场预测.xlsx”数据集作为示例，这表明CEEMDAN-VMD-BiLSTM方法可以应用于实际场景中，如风力发电量的预测，这对于提高可再生能源的管理和调度具有重要意义。 9. 源码文件及功能描述: - ster2_CEEMDAN_VMD_BILSTM.m: 这是主要的执行文件，它结合了CEEMDAN、VMD分解以及BiLSTM网络模型，用于执行多变量时序预测任务。 - step1_CEEMDAN_Kmeans_VMD.m: 这个文件负责执行CEEMDAN分解并进行k-means聚类，之后调用VMD对Co-IMF1进行二次分解。 - data_collation.m: 此文件用于数据整合，可能是将CEEMDAN和VMD分解后的数据进行整理，为BiLSTM模型提供输入数据。 - SampleEntropy.m: 该文件包含了计算样本熵的算法实现，是分析数据复杂性的关键步骤。 - calc_error.m: 此文件包含计算各种误差指标（MSE、RMSE、MAE、MAPE）的算法，用于评价预测模型的性能。 - Co_data.mat: 这是一个包含协同分解数据的Matlab数据文件，可能是分解过程中产生的中间数据文件。 - 风电场预测.xlsx: 这是一个Excel格式的文件，包含了用于预测风电场发电量的数据集。 10. CEEMDAN的附加描述: CEEMDAN(完全自适应噪声集合经验模态分解)强调了该分解方法在处理复杂信号时的自适应噪声特性，其目的是为了更准确地反映真实信号的时频特性，这在时间序列分析中尤为重要。 通过以上详细的知识点介绍，可以看出该资源是一套完整的多变量时序预测解决方案，它结合了先进的信号处理方法和深度学习模型，适用于复杂的、非线性的时序数据分析，如可再生能源发电量预测等。