基于CEEMDAN-VMD-CNN-GRU-Attention的多变量时序预测技术

资源摘要信息:"CEEMDAN-VMD-CNN-GRU-Attention多变量时序预测（Matlab完整源码和数据）" 知识点: 1. CEEMDAN (Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise): CEEMDAN是一种用于信号分解的技术，它是EMD(经验模态分解)的一种改进。CEEMDAN通过向原始信号中添加不同的白噪声序列，并对每个噪声序列进行EMD分解，然后将得到的IMF(固有模态函数)平均处理，以获得原始信号的分解。这种方法有助于减少模态混叠并提高分解的稳定性。 2. VMD (Variational Mode Decomposition): VMD是一种自适应的信号分解方法，旨在将信号分解为几个本征模态函数(固有模态函数)，每个函数都是带宽有限的平稳分量。VMD试图找到一种分解，使得各模态分量在频域中的分布尽可能地窄，并且分量本身是光滑的，因此可以用于信号的多尺度表示。 ***N (Convolutional Neural Networks): CNN是一种深度学习模型，广泛用于图像识别和处理任务。在本项目中，CNN被用于特征提取，用于处理时间序列数据。卷积层可以有效提取时间序列数据的局部特征，这在处理时序预测问题时尤其有用。 4. GRU (Gated Recurrent Unit): GRU是一种循环神经网络(RNN)的变体，专门用于处理序列数据。与传统的RNN相比，GRU通过引入门控机制，有效地解决了长距离依赖问题，能够学习到序列中的长期依赖关系。 5. Multihead Attention: 多头注意力机制是Transformer模型的核心组件，它允许模型在不同的表示子空间中并行地学习信息。在多变量时序预测中，多头注意力可以捕捉时间序列之间的复杂依赖关系。 6. 二次分解: 二次分解可能指的是对信号或数据进行两阶段的分解处理，以更好地提取特征或简化数据结构。在这里，先使用CEEMDAN进行初步分解，再用VMD进行进一步的高频分量分解。 7. 参数化编程: 参数化编程是指编写代码时引入变量或参数来控制代码的行为，使得代码更具灵活性和可重用性。在本项目中，参数化编程允许用户方便地调整模型参数以适应不同的问题和需求。 8. 多指标评价: 在模型评估中，通常会使用多个指标来全面评价模型性能。mae (平均绝对误差)、rmse (均方根误差)、mape (平均绝对百分比误差)是常用的性能指标，用于衡量预测模型的准确性和误差。 9. Matlab: Matlab是一款高性能的数学计算和可视化软件，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。Matlab提供了丰富的函数库和工具箱，支持从简单的数值计算到复杂算法开发的广泛应用。 10. 应用领域: 本项目源码和数据集的使用场景包括计算机科学、电子信息工程、数学等专业领域的学生课程设计、期末大作业和毕业设计。这表明该资源对于相关领域的学术研究和工程实践具有一定的应用价值。 11. 作者背景: 项目作者是具有8年Matlab和Python算法仿真经验的大厂资深算法工程师，精通智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等算法仿真实验。这意味着源码和数据集具有较高的可信度和专业性。 总结: 该资源提供了完整的Matlab源码和数据集，用于实现一个基于CEEMDAN、VMD、CNN、GRU和多头注意力机制的多变量时序预测模型。通过结合不同的信号处理和机器学习技术，该模型能够处理复杂的多变量时间序列数据，并使用多个性能指标进行评估。资源的特点是高度参数化和易于调整，可应用于多个相关领域的学术和工程实践中。