基于CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM的多变量时序预测技术（Matlab源码详细分析）

本资源包提供了基于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）、BiLSTM（双向长短期记忆神经网络）以及多头注意力机制相结合的多变量时序预测方法的Matlab完整源码和相关数据集。该方法适用于对复杂多变量时序数据进行预测分析，如风电场发电量预测等实际应用。源码文件包括了数据预处理、模型构建、训练和测试的全过程，具体文件功能如下： 1. calc_error.m：计算误差的函数，用于评估模型预测的准确性，包括均方差(MSE)、根均方差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均相对百分误差(MAPE)和R2评分。 2. SampleEntropy.m：样本熵计算函数，用于衡量时间序列数据的复杂度，为后续的kmeans聚类提供依据。 3. data_collation.m：数据整理函数，用于对原始数据进行整合、格式化等预处理工作。 4. CEEMDAN(完全自适应噪声集合经验模态分解)：包含用于执行CEEMDAN分解的函数或算法描述。 ***.mat：模型保存文件，包含了训练好的网络模型参数，方便直接加载和使用。 6. Co_data.mat：协变量数据文件，可能包含用于模型训练和测试的原始数据或特征。 7. 风电场预测.xlsx：风电场发电量预测的数据集文件，包含历史发电数据以及可能的环境变量等多变量信息。 8. ster2_CEEMDAN_VMD_CNNBiLSTMMATT.m：主函数文件，整合了整个预测流程，包括数据处理、模型构建、训练、预测和误差分析等步骤。 9. step1_CEEMDAN_Kmeans_VMD.m：该文件包含第一步数据处理，即使用CEEMDAN分解，样本熵计算和kmeans聚类，然后调用VMD对高频分量进行二次分解的步骤。 整体流程为： - 数据输入后，首先使用CEEMDAN分解，提取内在的模态分量。 - 计算每个模态分量的样本熵，根据熵值对样本进行kmeans聚类。 - 利用VMD算法对高频模态分量进行二次分解，以获得更细致的特征信息。 - 将VMD分解的高频分量与CEEMDAN中的其他分量（如Co_IMF2和Co_IMF3）作为输入数据送入CNN-BiLSTM结合多头注意力机制的深度学习模型中进行训练和预测。 - 输出预测结果，并计算MSE、RMSE、MAE、MAPE和R2等误差指标，以评估模型性能。 在Matlab环境下运行本资源包的源码，可以实现对给定多变量时间序列数据的精确预测，并通过误差分析调整模型参数，优化预测精度。对于涉及时间序列分析、模式识别、预测建模等领域的研究者和工程师来说，这是一个宝贵的资源。需要注意的是，由于源码涉及复杂的数学运算和深度学习算法，使用者应具备一定的数学基础和Matlab编程经验。