CEEMDAN-VMD-TCN-LSTM在多变量时序预测中的应用及实现

资源摘要信息:"【CEEMDAN-VMD-TCN-LSTM】双重分解+时间卷积神经网络+长短期记忆神经网络多变量时序预测，多变量输入模型" 该模型是一个结合了多种先进数据处理技术的多变量时序预测模型，旨在提高对复杂数据集的预测准确性。模型中所涉及的技术包括CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）分解、VMD（Variational Mode Decomposition）、TCN（Time Convolutional Network）以及LSTM（Long Short-Term Memory）网络。下面我们详细解读这些技术的核心要点。 1. CEEMDAN分解：这是一种对信号进行分解的技术，通过增加噪声并在多次迭代中去除噪声，将复杂的非线性非平稳时间序列数据分解为若干个本征模态函数(IMFs)。这些IMFs能够更好地表示原始信号的局部特征，包括趋势和周期性成分。CEEMDAN分解能够提高信号处理的稳定性和准确性，是EMD（Empirical Mode Decomposition）方法的改进版。 2. 样本熵计算与kmeans聚类：样本熵是衡量数据复杂度的一个指标，用以评估时间序列的不确定性。在CEEMDAN分解后，通过计算每个IMF的样本熵，并结合kmeans聚类算法，可以对这些IMFs进行分组，以便进一步处理。 3. VMD分解：VMD是一种用于信号分解和噪声抑制的自适应算法。它将多分量信号分解为一系列具有不同频带宽度和中心频率的模态分量，每一模态分量都试图集中在某一中心频率周围。VMD在处理非线性、非平稳信号方面效果优异，特别适用于复杂的时间序列数据。 4. TCN与LSTM网络：TCN是一种时间卷积网络，它通过一维卷积层来提取时间序列数据的长期依赖关系，相比循环神经网络(RNN)和LSTM，它能更有效地处理时序数据并具有更长的记忆能力。LSTM是一种特殊的循环神经网络结构，能够学习长期依赖信息，适合处理和预测时间序列数据中出现的长期依赖关系。 在该模型中，CEEMDAN和VMD用于将原始的多变量时序数据进行分解，提取出不同层次的特征。之后，将VMD分解得到的高频分量与前分量作为TCN-LSTM模型的目标输出进行预测。TCN-LSTM模型可以预测每个分量的未来值，这些预测值随后被相加以得到最终的多变量时间序列预测结果。 模型评价指标包括： - R^2（决定系数）：表示模型预测值与实际值之间的相关程度。 - MAE（平均绝对误差）：预测值与实际值差的绝对值的平均数。 - MSE（均方误差）：预测值与实际值差的平方的平均数。 - RMSE（均方根误差）：MSE的平方根，可以对误差进行标准化。 - MAPE（平均绝对百分比误差）：预测值与实际值差的百分比平均数，易于解释和比较。 该模型的matlab代码支持2021b及其以上版本，具有很好的注释，方便学习和修改。程序代码和数据文件放在同一个文件夹中，便于数据的替换和测试。用户可以根据需要调整参数以适应不同的数据集，从而实现对多变量时间序列数据的精确预测。 文件名称列表中的各文件功能如下： - emd.m：可能是一个用于执行经验模态分解(EMD)的函数，可能在代码中被用作辅助函数。 - mian2_CEEMDAN_VMD_TCN_LSTM.m：包含CEEMDAN、VMD分解以及TCN-LSTM模型的核心预测逻辑。 - mian1_CEEMDAN_Kmeans_VMD.m：可能包含CEEMDAN分解、样本熵计算、kmeans聚类以及VMD分解的组合处理。 - ceemdan.m：具体实现CEEMDAN分解的函数或模块。 - extrema.m：用于获取信号极值的函数，这在EMD或CEEMDAN分解中是必要的。 - data_pross.m：数据预处理函数，对原始数据进行清洗和格式化以便输入模型。 - SampleEntropy.m：样本熵计算函数，用于评估数据的复杂度。 - QRegressionLayer.m：可能是一个自定义的回归层，用于提高模型的预测精度。 - spatialDropoutLayer.m：空间dropout层函数，用于深度学习网络的正则化。 - calc_error.m：计算预测误差的函数，用于评估模型性能。