CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-Attention双重分解+卷积神经网络注意力机制多元时间序列预测Matlab代码

基于CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN的多元时序预测

原创于 2024-10-20 13:47:44 发布 · 1k 阅读

17 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#kmeans #cnn #matlab

✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。

🍎更多Matlab代码及仿真咨询内容点击 🔗：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

🔥 内容介绍

多元时间序列预测在诸多领域具有广泛的应用，例如金融预测、气象预报、交通流量预测等。然而，实际应用中的多元时间序列数据往往具有非线性、非平稳、高维和噪声等复杂特性，给预测精度带来了巨大挑战。本文将深入探讨一种基于CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-Attention的改进方法，并结合Matlab代码实现，以提高多元时间序列预测的精度和效率。该方法结合了多种先进的信号处理和深度学习技术，旨在有效地提取数据中的特征信息，并构建一个鲁棒的预测模型。

首先，数据预处理阶段至关重要。原始多元时间序列数据通常包含噪声和冗余信息，需要进行有效降噪和特征提取。我们采用**完全经验模态分解与经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)进行分解，CEEMDAN相较于传统的经验模态分解(EMD)能够有效地避免模态混叠现象，并更好地适应非平稳信号的分解。CEEMDAN将原始时间序列分解成一系列具有不同时间尺度的本征模态函数(IMF)。然而，IMF的数量可能过多，且部分IMF可能包含冗余信息，因此，我们需要进行特征选择。本文采用K均值聚类(Kmeans)**算法对IMF进行聚类，根据聚类结果选择具有代表性的IMF，从而降低数据的维度并减少计算复杂度，提高模型效率。

其次，为了进一步增强特征提取能力，我们引入变分模态分解(VMD)。VMD是一种自适应的信号分解方法，能够将信号分解成若干个具有不同中心频率和带宽的模态分量。与CEEMDAN相比，VMD更注重信号的频率特性，能够更好地提取信号的频率信息。将CEEMDAN分解后的IMF再次进行VMD分解，可以获得更精细的特征表示，提升模型的泛化能力。双重分解策略有效地解决了单一分解方法可能无法充分捕捉数据复杂特性的问题。

接下来，我们将提取到的特征输入到**卷积神经网络(CNN)中进行学习。CNN具有强大的特征提取能力，能够自动学习数据中的空间特征和时间特征。本文采用多层卷积层和池化层来提取不同层次的特征，并利用注意力机制(Attention)**来增强网络对重要特征的关注度。注意力机制能够有效地提高模型对关键信息的捕捉能力，从而提升预测精度。具体来说，我们采用通道注意力机制，它能够学习不同通道特征的重要性权重，从而更有效地利用特征信息。结合卷积神经网络和注意力机制，我们构建了一个具有强大特征提取和学习能力的预测模型。

最后，利用训练好的CNN模型进行多元时间序列预测。Matlab提供了丰富的深度学习工具箱，方便我们进行模型构建、训练和测试。代码实现包括数据预处理、模型构建、训练过程、预测过程以及性能评估等多个环节。训练过程中，需要选择合适的损失函数、优化算法和超参数，例如学习率、批量大小等，以获得最佳的预测性能。性能评估指标可以选择均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)以及R方等，来衡量模型的预测精度。

Matlab代码框架（简化）：

[idx,C] = kmeans(imfs,k); % k为聚类个数 selected_imfs = imfs(:,idx==1); % 选择一个聚类作为代表 % VMD分解 [u,u_hat] = VMD(selected_imfs,alpha,tau,K,DC,init,tol); % 设置VMD参数 % CNN模型构建与训练 layers = [ ... ]; % 定义CNN网络结构，包含卷积层、池化层、全连接层和注意力机制层 net = trainNetwork(data,labels,layers,options); % 训练CNN模型 % 预测 prediction = predict(net,testData); % 性能评估 rmse = sqrt(mean((prediction-testData).^2)); mae = mean(abs(prediction-testData)); r2 = 1 - sum((prediction - testData).^2) / sum((testData - mean(testData)).^2);

上述代码仅为简化框架，实际代码需要根据具体数据和模型需求进行调整。完整的代码实现需要考虑数据归一化、超参数优化、模型调参以及更复杂的注意力机制等方面。

总而言之，本文提出的基于CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-Attention双重分解与卷积神经网络注意力机制的多元时间序列预测方法，通过结合多种先进技术，有效地解决了多元时间序列预测中存在的挑战。Matlab代码的实现为该方法提供了有效的工具和平台，为进一步的研究和应用提供了参考。未来研究可以进一步探索更先进的分解方法、更复杂的网络结构和更有效的注意力机制，以进一步提高多元时间序列预测的精度和效率。此外，对不同类型多元时间序列数据的适应性研究以及不同参数设置对模型性能的影响分析也值得深入探讨。