基于CEEMDAN-VMD-CNN-multihead-Attention的多变量时序预测方法（Matlab源码）

知识点概述: 本文件介绍了一个多变量时序预测模型，该模型采用了CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）分解、VMD（Variational Mode Decomposition）二次分解，并结合了卷积神经网络（CNN）和多头注意力机制进行数据处理与预测。通过Matlab编程实现，主要步骤包括分解、聚类、分解的高频分量处理、模型训练及评价。以下将详细解析各个关键知识点。 1. CEEMDAN分解: CEEMDAN是一种时间序列分析方法，用于将复杂信号分解为有限数量的本征模态函数（IMF）和一个残差。与传统EMD（Empirical Mode Decomposition）相比，CEEMDAN通过引入白噪声并在多次迭代中消除这些噪声，提高了分解的稳定性和准确性。在本项目中，CEEMDAN用于初步分解时序数据，为后续处理提供基础。 2. 样本熵计算: 样本熵（Sample Entropy）是衡量数据复杂度和随机性的指标，常用于时间序列分析中。通过计算样本熵，可以评估时间序列的有序程度，进而用于kmeans聚类，以确定不同数据集的特性。 3. kmeans聚类: kmeans是一种常用的聚类算法，通过迭代计算将数据集分成K个类别，使得同一类内的数据点相似度最高，而不同类的数据点相似度最低。在本项目中，根据样本熵计算结果进行kmeans聚类，为后续的VMD分解提供依据。 4. VMD二次分解: VMD是一种信号处理技术，用于将信号分解为若干个模态分量，并保证每个分量都是窄带的。在本项目中，VMD被用于对CEEMDAN分解后的高频分量Co-IMF1进行二次分解，以便进一步提取特征。 5. 卷积神经网络（CNN）: CNN是一种深度学习算法，特别适用于处理具有类似网格拓扑结构的数据，如图像和时间序列。CNN通过卷积层、池化层和全连接层的组合，能够自动学习数据中的空间层次特征。在本项目中，CNN被用于处理由CEEMDAN和VMD分解得到的高频分量，并结合多头注意力机制进行预测。 6. 多头注意力机制: 多头注意力机制是一种深度学习中的注意力机制，它允许模型在不同的表示子空间中同时学习信息。这种方法可以增强模型对序列数据中不同位置信息的捕捉能力，提高预测的准确性。 7. 多指标评价: 多指标评价指的是使用多个指标来评估模型的性能。在本项目中，使用了mae（平均绝对误差）、rmse（均方根误差）和mape（平均绝对百分比误差）三个指标来评价模型的预测结果。这些指标从不同角度反映了模型预测值与实际值之间的差异程度。 8. 运行环境: 项目源码要求在Matlab 2023及以上的环境中运行，这是因为最新版本的Matlab提供了更为强大的工具箱和函数库，以支持复杂的数据处理和机器学习任务。 9. 训练结束说明: “已完成最大轮数”说明模型训练过程中设定了最大迭代次数，训练达到这个最大次数后停止，这有助于防止模型过拟合，确保训练的稳定性和预测的可靠性。 文件结构: - ster2_CEEMDAN_VMD_CNN_MATT.m: 主要的Matlab脚本文件，用于执行整个时序预测流程。 - step1_CEEMDAN_Kmeans_VMD.m: 第一步脚本，包含CEEMDAN分解、样本熵计算、kmeans聚类和VMD二次分解的代码。 - data_collation.m: 数据整理脚本，用于准备训练和测试数据集。 - SampleEntropy.m: 样本熵计算函数，用于评估数据的复杂性。 - calc_error.m: 误差计算函数，用于计算模型预测的误差指标。 - Co_data.mat: 存储预处理后的数据，包括训练和测试数据。 - 风电场预测.xlsx: 可能包含原始风电场的时序数据，用于模型的训练和预测。 - CEEMDAN(完全自适应噪声集合经验模态分解): 描述CEEMDAN方法的文档或说明文件。 通过对以上文件和描述中提及的知识点进行学习，可以深入理解该多变量时序预测模型的设计思路和实现过程，从而在类似的工程问题中应用和拓展这些技术。