3D靓图！CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-GRU-Attention双重分解卷积门控单元注意力多元时序预测Matlab代码

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🔥 内容介绍

本文针对多元时间序列预测问题，提出了一种基于CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-GRU-Attention的双重分解卷积门控单元注意力模型，并提供了完整的Matlab代码实现。该模型利用CEEMDAN分解原始数据，并结合Kmeans聚类对分解后的分量进行分组，以捕捉不同时间尺度的特征。VMD进一步对分组后的分量进行分解，以提取更精细的特征信息。CNN-GRU-Attention模块则通过卷积神经网络提取空间特征，GRU捕捉时间依赖关系，并引入注意力机制，增强模型对关键时间步长的关注。最后，通过门控单元对不同模块的输出进行整合，实现最终的预测。实验结果表明，该模型能够有效地提升多元时间序列预测精度，并提供可视化的3D靓图展示模型的预测效果。

关键词: 多元时间序列预测，CEEMDAN，Kmeans，VMD，CNN，GRU，Attention，门控单元，Matlab

引言

多元时间序列预测在多个领域中扮演着重要角色，例如金融市场预测、天气预报、电力负荷预测等。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的多元时间序列预测模型取得了显著进展。然而，现有的模型往往面临以下挑战：

• 数据复杂性： 多元时间序列数据通常包含多种时间尺度、非线性关系和噪声，难以直接使用神经网络进行建模。

• 特征提取不足： 传统的模型往往忽略了数据中的重要特征，导致预测精度有限。

• 模型可解释性差： 大多数模型无法解释其预测结果的依据，难以进行模型改进和优化。

为了克服上述挑战，本文提出了一种基于CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-GRU-Attention的双重分解卷积门控单元注意力模型。该模型结合了多种数据分解、特征提取和注意力机制，能够有效地捕捉多元时间序列数据的复杂特征，并提供可解释的预测结果。

模型结构

1. 数据预处理

• CEEMDAN分解: 使用完备集合经验模态分解（CEEMDAN）将原始数据分解成多个分量，以提取不同时间尺度的特征。

• Kmeans聚类: 利用Kmeans聚类算法对分解后的分量进行分组，将具有相似特征的分量归类，以增强模型的学习能力。

2. 特征提取

• VMD分解: 对分组后的分量进行变分模态分解（VMD），以提取更精细的特征信息。

• CNN提取空间特征: 利用卷积神经网络（CNN）对VMD分解后的分量进行卷积操作，提取空间特征信息。

• GRU提取时间依赖关系: 利用门控循环单元（GRU）对CNN输出进行建模，捕捉时间序列数据的依赖关系。

3. 注意力机制

• Attention机制: 引入注意力机制，增强模型对关键时间步长的关注，以提高预测精度。

4. 门控单元整合

• 门控单元: 使用门控单元对不同模块的输出进行整合，将不同特征信息融合，并最终输出预测结果。

模型实现

本文使用Matlab语言实现该模型，并提供完整的代码，包括数据预处理、模型训练、预测和可视化等环节。

实验结果

为了验证模型的有效性，本文在多个公开数据集上进行了实验，结果表明该模型能够有效地提升多元时间序列预测精度。同时，模型还提供3D靓图展示预测结果，直观地展示模型的预测效果。

结论

本文提出了一种基于CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-GRU-Attention的双重分解卷积门控单元注意力模型，并提供完整的Matlab代码实现。该模型结合了多种数据分解、特征提取和注意力机制，有效地提升了多元时间序列预测精度。未来的研究方向包括：

• 探索更先进的数据分解和特征提取方法。

• 开发更复杂的注意力机制，以增强模型对时间序列数据的关注。

• 进一步提高模型的可解释性，便于模型改进和优化。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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