基于CEEMDAN-VMD-CNN-LSTM的多变量时序预测模型及Matlab实现

资源摘要信息:"CEEMDAN-VMD-CNN-LSTM二次分解结合卷积长短期记忆神经网络多变量时序预测" 该文档标题和描述表明，这是一个关于使用CEEMDAN（完全自适应噪声集合经验模态分解）、VMD（变分模态分解）、CNN（卷积神经网络）和LSTM（长短期记忆神经网络）相结合的方法进行多变量时序预测的研究性文档。它包含了Matlab的完整源码和相关数据集。该方法主要应用于时序数据分析和预测任务，例如在风电场预测这类多变量时间序列数据的场景中。 1. CEEMDAN分解：这是经验模态分解（EMD）的改进版本，它使用自适应的白噪声以减少模态混叠现象，提高了时序数据分解的准确性。在时序预测中，CEEMDAN可以提取出原始数据的固有模态函数（IMF），这些IMF代表了不同时间尺度的振荡模式。 2. VMD：VMD是一种新的自适应分解方法，它通过寻找一系列本征模态函数来将复杂的时序信号分解成若干个具有不同中心频率的子信号。在这个案例中，VMD被用于二次分解高频分量Co-IMF1，进一步提取出有用的信号特征。 3. Kmeans聚类：Kmeans是一种常用的聚类算法，用于将数据分成K个簇。在该文档描述中，Kmeans聚类用于根据样本熵对数据进行预处理，以辅助后续的信号处理和分析。 ***N和LSTM的结合：CNN通常用于提取和处理空间特征，而LSTM擅长捕捉序列数据中的时间依赖性。将两者结合起来，可以利用CNN在时间序列特征提取方面的优势，并通过LSTM捕捉序列数据中的长范围依赖关系，从而提高时序预测的准确性。 5. 多指标评价：模型的预测性能通过多种误差指标进行评估，包括均方误差（MSE）、根均方误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均相对百分误差（MAPE）和决定系数（R2）。这些指标有助于量化模型预测的准确性，以便于不同模型之间的性能比较。 6. 数据集：文档中提及了两个数据集：一个是使用Matlab格式的Co_data.mat，另一个是用Excel格式的风电场预测.xlsx。这些数据集可能包含了原始的多变量时序数据和用于模型训练与测试的相应标签或结果。 7. Matlab运行环境：该文档所包含的源码需要在Matlab2023或更高版本的环境下运行，这反映了文档的时效性和Matlab软件更新对算法实现的可能影响。 通过这份文档和相关源码、数据集，研究人员和工程师可以深入理解并实现CEEMDAN-VMD-CNN-LSTM组合方法，以进行复杂多变量时序数据的准确预测。这种方法尤其适用于能源预测、金融市场分析、环境监测和其他需要精确预测未来趋势的领域。