基于CEEMDAN-VMD-CNN的Matlab多变量时序预测方法及数据分析

资源摘要信息:"CEEMDAN-VMD-CNN二次分解结合卷积神经网络多变量时序预测（Matlab完整源码和数据）" 知识点详细说明: 1. **CEEMDAN分解** CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）是一种对数据进行时间-频率分析的技术，它是经验模态分解（EMD）的一个改进版本。CEEMDAN通过向原始数据中加入随机噪声，并进行多次EMD分解，最后从这些分解结果中提取出固有模态分量（IMF）。这种方法可以更有效地提取信号中的瞬时频率特征，特别适用于非线性和非平稳信号的分析。 2. **计算样本熵** 样本熵（Sample Entropy）是一种用于度量时间序列复杂性的统计量，它反映了序列中重复模式的频率和多样性。样本熵越低，表示时间序列越有规律，相似的数据点越多。在本项目中，计算样本熵可能是为了根据数据的复杂度来选择合适的聚类数量或分解深度。 3. **kmeans聚类** kmeans是一种常用的聚类算法，它的目的是将相似的数据点划分为同一个簇。在本项目中，kmeans聚类可能用于将样本按照某种特征（可能是样本熵计算结果）进行分类，以便针对不同类别的数据采用不同的处理策略。 4. **VMD分解** VMD（Variational Mode Decomposition）是一种自适应的信号分解方法，其目的是将复杂信号分解为若干个具有不同频带的子信号。VMD分解通过求解一个变分问题，使得分解出的子信号尽可能地具有窄带特性。在本项目中，VMD被用于对CEEMDAN分解得到的高频分量进行二次分解，以进一步提取信号中的细节特征。 5. **卷积神经网络（CNN）** 卷积神经网络是一种深度学习模型，广泛应用于图像和视频识别、自然语言处理等多个领域。在本项目中，CNN被用于多变量时序预测任务。通过构建CNN模型，可以自动学习输入数据的特征表示，并进行时序预测。 6. **多指标评价** 在时序预测模型的评估中，常用的指标包括均方差（MSE）、根均方差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均相对百分误差（MAPE）。这些指标能够从不同的角度评价预测模型的性能，其中R²（决定系数）是衡量模型预测能力的重要指标，接近1时表示模型对数据的解释能力较强。 7. **Matlab环境要求** 本项目提供的Matlab源码和数据需要在Matlab 2023及以上版本的环境中运行。Matlab是一个高级数值计算环境和第四代编程语言，广泛用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算。 8. **数据处理与文件说明** - `ster2_CEEMDAN_VMD_CNN.m`：可能是主函数或主脚本文件，用于执行CEEMDAN-VMD-CNN二次分解结合卷积神经网络多变量时序预测的完整流程。 - `step1_CEEMDAN_Kmeans_VMD.m`：可能是第一个步骤的函数或脚本，用于执行CEEMDAN分解、kmeans聚类和VMD分解。 - `data_collation.m`：此文件可能负责数据的收集和整理工作。 - `SampleEntropy.m`：这个文件应该包含了计算样本熵的函数或代码。 - `calc_error.m`：这个文件包含计算误差指标（如MSE, RMSE, MAE, MAPE）的函数或代码。 - `Co_data.mat`：Matlab数据文件，可能包含用于训练和测试的时序数据集。 - `风电场预测.xlsx`：这是一个Excel文件，可能包含了风电场的时序预测数据。 - `CEEMDAN(完全自适应噪声集合经验模态分解)`：此部分可能是对CEEMDAN方法的简短描述。 通过以上描述，我们可以看到这个项目结合了多种信号处理和机器学习技术，旨在通过复杂的数据预处理和深度学习模型来提高时序数据的预测准确率。