Matlab源码实现多变量时序预测及其性能评价

资源摘要信息:"CEEMDAN-VMD-CNN-Attention二次分解结合卷积神经网络注意力机制多变量时序预测（Matlab完整源码和数据）" 1. CEEMDAN-VMD-CNN-Multihead-Attention 时序预测模型介绍 本资源详细介绍了如何使用Matlab实现一个先进的多变量时序预测模型，即通过结合经验模态分解自适应噪声（CEEMDAN）、变分模态分解（VMD）、卷积神经网络（CNN）以及多头注意力机制（Multihead-Attention）来对时间序列数据进行预测。该模型通过二次分解的方式，将复杂的时序信号分解成多个本征模态函数（IMFs），然后通过VMD对高频分量进行进一步分解，最后利用CNN结合多头注意力机制进行数据的预测与融合。 2. CEEMDAN 分解与样本熵的计算 CEEMDAN是对于EMD（经验模态分解）的一种改进，它通过向原始信号中添加白噪声并进行多次EMD运算，然后将结果的均值作为最终的分解结果。样本熵是衡量时间序列复杂度的一个指标，通过计算样本熵可以评估数据的有序程度。在本资源中，样本熵被用来辅助进行k-means聚类，进一步提高时序预测的准确性。 3. VMD二次分解 变分模态分解（VMD）是一种用于非平稳信号分解的自适应方法，它可以将信号分解为若干个带宽有限的本征模态分量（Intrinsic Mode Functions, IMFs）。在本资源中，VMD被用于对CEEMDAN分解后的高频部分进行二次分解，以便于后续的处理。 4. 卷积神经网络多头注意力机制模型 卷积神经网络（CNN）以其在图像处理和特征提取方面的有效性而闻名。在此模型中，CNN被用来处理时间序列数据，通过卷积层捕捉序列中的空间特征。而多头注意力机制则是一种能够关注到序列数据中不同部分的重要特征的方法，通过这种机制，模型能够更好地理解数据的全局依赖关系。 5. 评价指标与运行环境 在进行多变量时序预测后，资源中提供了三种评价指标来衡量模型的预测性能：平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）。这些指标可以对模型预测的准确性进行量化评估。运行环境建议为Matlab 2023或更高版本。 6. 代码特点及适用对象 本资源中的Matlab代码具有参数化编程的特点，这意味着用户可以方便地更改代码中的参数，以适应不同的数据集或预测需求。此外，代码中包含详细的注释，帮助用户理解代码的结构和算法的实现细节。该资源适合计算机科学、电子信息工程、数学等专业的大学生用于课程设计、期末大作业和毕业设计。 7. 作者背景 资源作者为某大型科技公司的资深算法工程师，拥有8年的Matlab和Python算法仿真工作经验。作者专业领域广泛，擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种算法仿真实验，有兴趣的读者可以通过私信获取更多仿真源码和数据集定制服务。 8. 文件名称列表解释 - CEEMDAN-VMD-CNN-MATT：可能是主要的Matlab脚本或函数文件，包含了核心的时序预测模型。 - 1.png 至 7.png：这些图像文件可能是与模型预测结果、数据分析或过程可视化相关的图形文件。 - CEEMDAN-VMD-CNN-MATT.zip：是一个压缩文件，可能包含了上述Matlab脚本、数据集、图像文件及其他相关文件的打包版本，便于下载和传输。 该资源是一份针对有深度学习和信号处理背景的读者的宝贵资料，它不仅提供了一种先进的时序预测方法，而且通过实例代码向读者展示了如何在Matlab环境中实现该方法。通过学习和应用这份资源，读者可以更好地理解时序预测技术在数据分析和科学计算中的实际应用。