Matlab实现CEEMDAN-VMD-CNN多变量时序预测完整教程

1. Matlab实现CEEMDAN-VMD-CNN二次分解结合卷积神经网络多变量时序预测 本文介绍了一个使用Matlab语言实现的多变量时序预测模型。该模型结合了CEEMDAN（互补集合经验模态分解）、VMD（变分模态分解）和CNN（卷积神经网络）三种技术。CEEMDAN用于对原始时序数据进行预处理，VMD用于对分解后的高频分量进行进一步的分解，CNN用于处理和预测时序数据。 2. CEEMDAN分解与样本熵计算 CEEMDAN是一种改进的EMD（经验模态分解）方法，用于分析非线性和非平稳时间序列数据。它通过添加白噪声到原信号中，然后对信号进行多次分解，最终得到一系列IMF（本征模态函数）。样本熵是衡量时间序列复杂性的一种方法，通常用于分析信号的规律性与不可预测性。在本项目中，样本熵被用于指导kmeans聚类算法对信号进行分类。 3. kmeans聚类与VMD二次分解 kmeans聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据点分为多个簇。在本项目中，kmeans聚类算法用于将CEEMDAN分解后的IMFs进一步分类。然后，VMD算法被用来对每个簇中的高频IMF进行二次分解，以提取更多的细节信息。 4. 卷积神经网络（CNN）模型 CNN是一种深度学习模型，特别适用于处理具有网格拓扑结构的数据，如图像、视频和时间序列数据。在本项目中，CNN模型被用来处理CEEMDAN和VMD的输出，实现对时间序列数据的预测。 5. 模型性能评价指标 模型的性能通过计算三个指标来评价，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）。这些指标可以帮助研究人员和工程师衡量模型预测结果的准确性和可靠性。 6. 运行环境要求 模型的运行环境为Matlab2023及以上版本。这意味着用户需要有最新的Matlab软件来运行和测试该预测模型。 7. 代码特点与适用对象 源码具有参数化编程的特点，使得用户可以方便地调整和更改参数以适应不同的应用场景。此外，代码中包含详细的注释，使得理解代码逻辑和结构变得简单。该代码适用于计算机科学、电子信息工程、数学等专业的大学生进行课程设计、期末大作业和毕业设计。 8. 作者介绍 作者是某大厂资深算法工程师，拥有8年Matlab、Python算法仿真工作经验。作者擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验。如果需要更多仿真源码或数据集定制，用户可以私信联系作者。 9. 文件名称列表说明 文件名称列表中包含多个以.png结尾的图片文件和一个以.zip结尾的压缩包文件。图片文件可能是项目说明或结果展示的图表，而.zip压缩包文件则可能包含了完整的Matlab项目文件、数据集以及相关文档。由于缺乏具体的文件内容描述，无法进一步分析这些文件的详细信息。