基于CEEMDAN-VMD-GRU多头注意力的Matlab时序预测完整源码

资源摘要信息:"CEEMDAN-VMD-GRU-multihead-Attention二次分解结合门控循环单元注意力机制时序预测（Matlab完整源码）" 该资源涉及一种多变量时序预测的方法，它结合了多种先进的信号处理和机器学习技术。以下是该资源中涉及的关键知识点的详细说明： 1. CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）分解是一种用于处理非线性和非平稳信号的自适应噪声集合经验模态分解方法。它能够将复杂的时序信号分解为若干个本征模态函数（IMF）和一个残差项，帮助从原始信号中分离出有用的特征。 2. 计算样本熵（Sample Entropy）是评估时间序列复杂度的一种度量。样本熵越低，说明信号的可预测性越强。在CEEMDAN分解后，样本熵的计算有助于评估各IMF分量的不确定性。 3. kmeans聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集中的数据点分成K个簇。在这里，它可能被用于基于样本熵的值对CEEMDAN分解后的IMF进行聚类，以便对相似的模式进行分组。 4. VMD（Variational Mode Decomposition）是一种自适应信号分解技术，它将信号分解为若干个具有不同频率带宽的子信号。在此资源中，VMD被用于对CEEMDAN分解后的高频分量Co-IMF1进行二次分解，以进一步提取有用的信息。 5. 多头注意力机制（multihead Attention）是深度学习中的一种模型结构，最初由Transformer模型提出，用于捕捉序列内各个部分之间的长距离依赖关系。在本资源中，它与GRU（门控循环单元）相结合，用于处理和预测时序数据。 6. GRU是RNN（循环神经网络）的一种变体，它通过引入重置门和更新门来解决传统RNN的梯度消失问题。它在处理序列数据方面比传统RNN有优势，并且由于参数少，训练速度通常更快。 7. mae（Mean Absolute Error）、rmse（Root Mean Square Error）和mape（Mean Absolute Percentage Error）是用于评估预测模型性能的常用指标。mae衡量预测值与真实值之间平均的绝对误差；rmse是误差平方的均值的平方根；mape则是预测误差相对于真实值的百分比平均值。 8. Matlab是一种流行的数学计算和仿真软件，广泛应用于工程、科学研究、数据分析等领域。资源中提到的Matlab2023及以上版本，表明源码是专为最新版本设计，可能使用了一些较新的工具箱或函数。 该资源的文件名称列表提供了对源码文件功能的进一步了解： - calc_error.m：包含计算预测误差的函数代码。 - SampleEntropy.m：包含计算样本熵的函数代码。 - data_collation.m：包含用于数据整理和预处理的函数代码。 - CEEMDAN：包含完整的CEEMDAN分解算法的函数或脚本。 - Co_data.mat：包含了进行时序预测所用的数据文件。 - 风电场预测.xlsx：包含了用于风电场预测相关数据的Excel文件。 - step1_CEEMDAN_Kmeans_VMD.m：包含将CEEMDAN分解、kmeans聚类和VMD二次分解结合在一起的步骤代码。 - ster2_CEEMDAN_VMD_GRU_MATT.m：包含结合CEEMDAN、VMD分解的高频分量和多头注意力机制的GRU模型训练和预测的步骤代码。 通过组合以上各种技术，该资源旨在为用户提供一个综合的多变量时序预测解决方案，特别适用于对复杂和非平稳信号数据的分析。