(双分解)CEEMDAN-VMD-Transformer多变量时序预测 (多输入单输出) Matlab代码

[独家首发原创](双分解)CEEMDAN-VMD-Transformer多变量时序预测 (多输入单输出) Matlab代码

CEEMDAN分解,计算样本熵,根据样本熵进行kmeans聚类,调用VMD对高频分量二次分解VMD分解的高频分量与前分量进行拼接,为后续结合Transformer的目标输出分别预测后相加。预测结果更准确!

                                运行步骤:(采用北半球光伏功率真实数据进行测试)

1.先运行main1进行CEEMDAN-VMD双重分解【图2-3】

2.在运行main2进行多变量时序预测

代码解释:

1.程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!

2.本文程序采用北半球光伏功率数据进行测试,数据格式为excel!

3.Transformer 作为一种创新的神经网络结构,深受欢迎。采用 Transformer 编码器对光伏、负荷数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系进行挖掘,可以提高光伏功率、负荷预测的准确性。

4.需要优化算法可以定制添加!

注:

1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上【没有我赠送】

2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等,图很多,符合您的需要

3️⃣、代码中文注释清晰,质量极高

4️⃣、赠送测试数据集,可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白

此处图片中CEEMDAN名字打错了

内容概要:本文档详细介绍了一个MATLAB实现的元化时间序列预测项目,基于CEEMDAN-VMD(变分模态分解双重分解、BiLSTM(向长短期记忆网络)和Attention(注意力机制)的组合模型。该项目旨在提高对复杂时间序列数据的预测准确性,特别是在去噪和特征提取方面。主要内容涵盖了项目背景、模型架构、算法流程、代码示例以及模型训练和优化策略,同时还展示了项目目录结构设计和部署流程,提供了完整的程序实现,包括环境准备、模型设计、训练和评估等方面的细节,以及开发GUI界面的具体方法和技巧。 适用人群:具有一定数学和编程基础的研究人员或工程师,熟悉时间序列分析及其应用场景,尤其是希望深入了解并掌握复杂时间序列预测技术的专业人士。 使用场景及目标:主要用于金融、能源、交通、医疗健康等领域中的复杂时间序列数据分析与预测任务,目标是通过对历史数据的有效预处理和先进模型的应用,实现在特定应用中更高的预测精度,支持更智能的决策制定和支持系统的建设。 其他说明:项目不仅注重技术实现,还在代码中体现了详细的注释和模块划分,并探讨了潜在的优化方向和发展趋势,如跨平台支持、迁移学习、模态数据融合等。此外,文档强调了对数据质量保障和算法复杂度控制的重视,以及确保系统稳定性方面的技术和措施。附带提供的GUI设计指南使得项目不仅限于理论研究,也为实际工程应用提供了便捷的人机交互界面,提高了用户的体验感。
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