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基于CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM-Multihead-Attention的多变量时间序列预测（含MATLAB完整代码及数据）

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简介：
本研究提出了一种结合CEEMDAN、VMD分解技术与CNN-BiLSTM-Multihead-Attention模型的创新方法，用于高效预测多变量时间序列。附带详细MATLAB代码和实验数据，为学术界提供了全面的研究资源。 CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM-multihead-Attention多变量时序预测方法利用了二次分解结合卷积双向长短期记忆神经网络以及多头注意力机制进行模型构建，具体步骤包括：首先通过CEEMDAN对原始数据进行初步分解，并计算样本熵；然后根据样本熵结果执行kmeans聚类操作。在该基础上进一步调用VMD算法针对高频分量Co-IMF1实施二次细化分解处理。接着，将由VMD得到的高频分量与其它非高频率成分（如Co_IMF2, Co_IMF3）作为输入数据送入卷积双向长短期记忆神经网络模型中进行训练预测，并通过多头注意力机制优化输出结果。 在完成上述步骤后，对模型性能进行了全面评估。具体而言，在训练集上的误差指标如下： - 均方差（MSE）：16.4353 - 根均方差（RMSE）：4.0541 - 平均绝对误差（MAE）：3.0789 - 平均相对百分误差（MAPE）：2.77% - 决定系数R²值为 99.5704% 而在测试集上的表现如下： - 均方差（MSE）：196.0442 - 根均方差（RMSE）：14.0016 - 平均绝对误差（MAE）：10.4541 - 平均相对百分误差（MAPE）：9.4436% - 决定系数R²值为 95.3717%

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  • 基于CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM-Multihead-Attention的多变量时间序列预测（含MATLAB完整代码及数据）
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    本研究提出了一种结合CEEMDAN、VMD分解技术与CNN-BiLSTM-Multihead-Attention模型的创新方法，用于高效预测多变量时间序列。附带详细MATLAB代码和实验数据，为学术界提供了全面的研究资源。 CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM-multihead-Attention多变量时序预测方法利用了二次分解结合卷积双向长短期记忆神经网络以及多头注意力机制进行模型构建，具体步骤包括：首先通过CEEMDAN对原始数据进行初步分解，并计算样本熵；然后根据样本熵结果执行kmeans聚类操作。在该基础上进一步调用VMD算法针对高频分量Co-IMF1实施二次细化分解处理。接着，将由VMD得到的高频分量与其它非高频率成分（如Co_IMF2, Co_IMF3）作为输入数据送入卷积双向长短期记忆神经网络模型中进行训练预测，并通过多头注意力机制优化输出结果。 在完成上述步骤后，对模型性能进行了全面评估。具体而言，在训练集上的误差指标如下： - 均方差（MSE）：16.4353 - 根均方差（RMSE）：4.0541 - 平均绝对误差（MAE）：3.0789 - 平均相对百分误差（MAPE）：2.77% - 决定系数R²值为 99.5704% 而在测试集上的表现如下： - 均方差（MSE）：196.0442 - 根均方差（RMSE）：14.0016 - 平均绝对误差（MAE）：10.4541 - 平均相对百分误差（MAPE）：9.4436% - 决定系数R²值为 95.3717%
     
  • 基于CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM的多变量时间序列预测方法及其MATLAB实现(含源码与数据)
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    本文提出了一种结合CEEMDAN、VMD分解技术及CNN-BiLSTM模型的多变量时间序列预测方法，并提供了该方法在MATLAB环境下的实现代码和相关数据集。 CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM二次分解结合卷积双向长短期记忆神经网络用于多变量时间序列预测（Matlab完整源码及数据）。该方法首先进行CEEMDAN分解，接着计算样本熵，并根据样本熵结果执行kmeans聚类。随后调用VMD对高频分量Co-IMF1进行二次分解，将VMD的高频部分与Co_IMF2和Co_IMF3作为卷积双向长短期记忆神经网络模型的目标输出分别预测后相加。最终输出包括mae、rmse及mape等多指标评价结果。该方法适用于Matlab 2023及以上版本运行环境。
     
  • 基于MATLAB的KOA-CNN-BiGRU-Multihead-Attention多变量时间序列预测模型（附完整代码）
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    本研究提出了一种结合KOA、CNN、BiGRU和Multihead-Attention机制的创新多变量时间序列预测模型，并提供了基于MATLAB实现的完整代码。 本段落介绍了如何在MATLAB环境中构建KOA-CNN-BiGRU-Multihead-Attention多变量时间序列预测模型。该模型整合了卷积神经网络（CNN）、双向门控循环单元（BiGRU）以及多头注意力机制（Multihead Attention），并通过KOA优化算法进行训练，显著提高了预测的准确性。文章详细阐述了数据预处理步骤、模型架构设计、训练与评估流程及GUI界面的设计，并探讨了该模型的应用领域。 适合读者：具有MATLAB编程基础和深度学习知识的研究人员和技术开发人员。 使用场景及其目标：此方法适用于金融、气象学、能源行业以及医疗保健等领域的多变量时间序列预测任务，旨在提供更准确的预测结果以支持决策制定。具体目标包括设计并实现KOA-CNN-BiGRU-Multihead-Attention模型，研发KOA优化算法，提升预测精度，并通过实验验证该模型的有效性及其实际应用潜力。 其他说明：本段落不仅涵盖了详细的模型构建和代码实施过程，还提供了关于数据预处理、训练评估以及GUI设计等方面的深入指导，旨在帮助读者全面理解并实践这一复杂而强大的时间序列预测技术。
     
  • 基于CNN-LSTM-Multihead-Attention-KDE的多变量时间序列区间预测及其MATLAB实现(附完整代码)
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    本文提出了一种结合CNN、LSTM及Multihead-Attention机制的时间序列预测模型，并运用KDE进行区间预测，提供全面的MATLAB实现与源码。 本段落详细介绍了如何在MATLAB平台上使用CNN-LSTM结合Multihead Attention和KDE技术建立一套高效的多变量时间序列区间预测系统。通过功率、温度、湿度等多种传感器的时间序列数据进行预测，展示了该复杂模型的强大能力和应用前景，并在代码中整合了数据处理与自定义注意力机制，最终给出置信区间的估算结果。 本段落适合熟悉MATLAB工具并对多模态时间序列建模感兴趣的初学者以及有经验的数据科学家或研究人员阅读。 此方法适用于能源管理、环境监测等多个实际行业领域。其目标是对未来的趋势做出高精度的区间性定量预测，从而辅助决策者的策略制定流程。 为了进一步优化该方法，作者提出了可能的发展方向如模型结构调整、超参数调优及向在线数据流扩展的可能性等。
     
  • 基于CNN-BiLSTM的时间序列预测（含Matlab完整代码及数据）
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    本项目运用CNN-BiLSTM模型进行时间序列预测，提供详尽的Matlab实现代码与真实数据集，适用于学术研究和工程实践。 CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络用于时间序列预测的Matlab完整程序及数据集。该方法适用于单变量时间序列预测，在运行环境方面要求至少使用Matlab 2020及以上版本。
     
  • 基于Matlab的TCN-LSTM-Multihead-Attention多变量时间序列预测实现（附完整代码及GUI设计）
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    本项目采用MATLAB实现了一种结合TCN、LSTM和Multi-head Attention机制的时间序列预测模型，适用于多变量数据，并提供了图形用户界面和完整源码。 本段落详细介绍了使用Matlab实现的结合TCN（时序卷积网络）、LSTM（长短时记忆网络）以及多头注意力机制的时间序列预测模型的设计与应用。首先阐述了项目背景，强调了多变量时间序列预测的重要性，并指出了传统方法在处理此类问题上的不足之处。接着文章描述了项目的具体目标和意义：结合TCN、LSTM及多头注意力机制的方法旨在提高预测的准确性、效率以及鲁棒性。 文中还特别提到了该模型的特点与创新点，包括但不限于高效率的数据处理能力、灵活的调整优化选项以及广泛的适用领域等。最后，文章详细地描述了从数据准备到应用部署的具体实现步骤和技术细节，为读者提供了全面而深入的理解和操作指南。 本段落适合对深度学习技术感兴趣的研究人员、工程师及学生阅读，并且特别推荐给那些在时间序列预测方面有具体研究需求的群体使用。文中提及的应用场景包括但不限于：金融市场的股票价格与外汇汇率预测；能源行业的电力需求或天然气消耗量预测；气象预报中的温度变化和降水情况分析；工业过程监控以预防设备故障的发生以及医疗健康数据分析中患者的生理指标预测等。 此外，本段落不仅涵盖了理论背景和技术设计思路的介绍，还提供了完整的程序代码及用户界面（GUI）设计方案。这使得读者能够更加容易地理解和应用该模型，并为进一步的研究与开发奠定坚实的基础。同时项目中包含了大量的参考资料供有兴趣深入学习相关技术和算法的读者参考使用。
     
  • 基于MATLAB的CNN-GRU-Multihead-Attention-KDE在多变量时间序列区间预测中的应用（附完整程序及代码解析）
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    本研究利用MATLAB开发了一种结合CNN、GRU和Multihead-Attention机制的深度学习模型，用于处理多变量时间序列数据，并采用KDE方法进行区间预测。文章提供了详细的程序代码及其解释。 本段落详细介绍了如何使用MATLAB来构建一个结合了卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）以及多头注意力机制的时间序列预测模型，并在此基础上引入核密度估计(KDE)方法，以获取预测结果的概率分布曲线，从而实现更科学合理的区间预测。该技术不仅增强了传统预测模型的功能，还克服了一些常见问题如单一模型难以全面处理时间序列数据、无法兼顾短期依赖性和长期周期性变化等缺陷。 本段落适合具有MATLAB使用基础的信号与系统研究人员、机器学习爱好者以及从事时间序列数据分析的技术人员阅读和应用。 这种基于多模态融合的方法适用于需要预测未来动态特性的场景，如金融市场行情波动预测、气象学中的天气预报以及其他涉及时序数据的研究领域。通过提高数据驱动决策的质量，该方法有助于人们更好地规划未来趋势。 为了确保模型能够稳定运行并达到预期效果，在使用过程中需要注意准备干净无噪的数据源，并根据实际情况调整各阶段参数设置（如迭代次数和学习率）以求得最优的预测结果。
     
  • 基于GTO-CNN-BiLSTM的时间序列多变量多步预测Python项目详解（含完整代码及数据）
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    本项目运用GTO-CNN-BiLSTM模型进行时间序列多变量多步预测，提供详尽的Python实现教程、完整代码和相关数据集。 本段落介绍了一个结合图论优化（GTO）、卷积神经网络（CNN）及双向长短期记忆网络（BiLSTM）的时间序列预测项目实例。通过数据预处理、构建融合了CNN与BiLSTM特性的模型，以及训练、验证直至最终的预测和结果可视化等步骤，为读者提供了一个典型且易于操作的学习模板。 此内容适合具备一定深度学习及时间序列数据分析背景的技术人员或知识工作者参考使用。 该方法适用于金融分析、天气预报等领域中涉及多变量长期与短期趋势预测的需求场景，尤其在需要高解释性和准确性模型的应用场合下更为适用。 读者通过本段落可以理解GTO-CNN-BiLSTM架构及其组件（如卷积层和双向LSTM层）的工作原理，并掌握一套实用高效的时序数据分析技术，从而提升相关领域的研究水平及项目实践能力。
     
  • 基于MATLAB的PSO-CNN-BiLSTM多变量时间序列预测实现（附完整代码及解析）
    优质
    本研究采用MATLAB环境，融合粒子群优化与CNN-BiLSTM模型，针对复杂多变量时间序列进行精准预测。文中不仅详述算法原理，还提供全套代码供读者实践参考。 本段落探讨了如何运用粒子群优化（PSO）、卷积神经网络（CNN）及双向长短时记忆网络（BiLSTM），构建一个多变量时间序列预测模型。该模型具备高次元特征提取、时间依赖性建模以及优化算法的特点，适用于能源需求预测和金融数据分析等领域。未来改进方向包括集成更多模型以提高准确性、实现在线学习功能，并引入更多的超参数优化方法。 适合人群：具有一定编程基础的开发者和技术研究人员，尤其是对时间序列预测感兴趣的人士。 使用场景及目标： 1. 提升多变量时间序列预测精度与泛化能力； 2. 探索PSO在模型超参数优化中的应用； 3. 实际应用场景包括能源需求预测和金融数据分析等。 其他说明：文档提供了完整的代码以及详细的步骤指导，涵盖了数据预处理、模型训练、评估指标计算及GUI设计。未来研究方向还包括对更大规模数据集的测试与进一步优化模型性能。
     
  • 基于MATLAB的CNN-BiLSTM时间序列预测实现（含完整源码及数据）
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    本项目采用MATLAB开发，结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)，致力于提升时间序列预测精度。提供详尽源代码及测试数据，便于学习研究。 在MATLAB 2020b及以上版本中实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络进行单变量时间序列预测。如果遇到程序乱码问题，请使用记事本打开并复制到文件中，然后运行主程序CNN_BiLSTMTS即可。