基于CEEMDAN-VMD-GRU的多变量时序预测及Matlab实现

资源摘要信息:"CEEMDAN-VMD-GRU-Attention二次分解结合门控循环单元注意力机制多变量时序预测（Matlab完整源码和数据）" 一、技术概述 本资源是一个基于Matlab的时序预测项目，它集成了多个先进的信号处理和深度学习技术。主要涉及的技术包括CEEMDAN（互补集合经验模态分解），VMD（变分模态分解），GRU（门控循环单元）以及多头注意力机制。这些技术的结合旨在提供一个强大的框架来解决复杂的多变量时序预测问题。 二、技术细节 1. CEEMDAN分解 CEEMDAN是一种用于非线性和非平稳信号分解的技术，其目的是将复杂的信号分解为若干个本征模态函数（IMF）。在本资源中，CEEMDAN首先被用来预处理时序数据，从而消除噪声并简化数据结构。 2. 计算样本熵与kmeans聚类 在进行CEEMDAN分解之后，根据分解得到的IMF计算样本熵，利用样本熵进行特征选择。然后，通过kmeans聚类算法对数据进行分组，以实现更高效的后续处理。 3. VMD二次分解 对经过CEEMDAN分解和聚类处理的数据，调用VMD算法对高频分量进行二次分解。VMD是一种将复杂信号分解为有限数量的子信号的技术，每个子信号被称为一个模态分量。 4. GRU网络 GRU是一种特殊的循环神经网络（RNN），它通过门控机制来解决传统RNN难以学习长距离依赖信息的问题。在本资源中，GRU被用来对经过CEEMDAN和VMD分解的高频分量进行特征提取和时间序列预测。 5. 多头注意力机制 多头注意力机制是深度学习中一种提高模型性能的技术，特别是在处理序列数据时能够更加有效地捕获长距离依赖关系。在本资源中，多头注意力机制被引入GRU模型中，通过创建多个独立的注意力头来学习不同的数据表示，从而提高预测的准确性。 6. 多指标评价 为了评估预测模型的性能，本资源实现了多个指标的计算，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）。这些指标能够全面地评价模型预测结果的质量。 7. 参数化编程与代码结构 本资源的代码采用参数化编程方式，用户可以方便地更改模型参数，以适应不同的数据和需求。代码注释详尽，可以帮助用户更好地理解代码结构和算法流程。 三、应用领域 本资源适合计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生和研究人员使用，适合作为课程设计、期末大作业和毕业设计的实践平台。对于想要深入理解和应用CEEMDAN、VMD、GRU和多头注意力机制的学生和专业人士来说，该资源具有较高的学习和参考价值。 四、作者背景 作者为某大厂资深算法工程师，具有8年的Matlab、Python算法仿真工作经验。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，具有丰富的实践经验。对于更多仿真源码和数据集的需求，可以通过私信联系作者获取定制服务。 五、文件结构 压缩包子文件中的文件名称列表包含多个.png格式的图像文件和一个具体的项目文件。这表明资源包含可视化元素以及项目的实际代码文件，这些文件名称没有明确的说明，但很可能是项目结构中的不同部分，例如数据集、模型结构定义、训练和测试脚本等。 总结而言，本资源是一套完整的多变量时序预测解决方案，将传统的信号处理技术与现代深度学习模型相结合，通过参数化编程提供了灵活的应用空间，并由经验丰富的算法工程师提供，确保了代码的实用性和可靠性。