机器学习预测全家桶再更新！CEEMDAN-VMD双分解CNN-BiLSTM预测，MATLAB代码

截止到本期MATLAB机器学习预测全家桶，一共发了17篇关于机器学习预测代码的文章。算上这一篇，一共18篇！参考文章如下：

1.五花八门的机器学习预测？一篇搞定不行吗？

2.机器学习预测全家桶，多步预测之BiGRU、BiLSTM、GRU、LSTM，LSSVM、TCN、CNN，光伏发电数据为例

3.机器学习预测全家桶，多步预测之组合预测模型，光伏发电数据为例

4.机器学习预测全家桶之Xgboost，交通流量数据预测为例

5.机器学习预测全家桶之CNN-RVM(相关向量机)，风电功率预测

6.水N篇论文就靠它了！Adaboost风电功率预测，机器学习预测全家桶

7.机器学习预测全家桶之单变量输入单步预测，天气温度预测为例

8.2023年冠豪猪算法优化CNN-GRU-Attention多特征输入多步预测

9.机器学习预测全家桶之单变量输入多步预测，天气温度预测为例

10.机器学习预测全家桶新增VMD-TCN-GRU/BiGRU-Attention模型

11.金豺算法优化TCN-BiGRU-Attention多特征输入单步预测

12.LSTM实现递归预测。机器学习预测全家桶，持续更新

13.12种算法优化CNN-BiLSTM-Attention多特征输入单步预测

14.新思路：TCN-RVM模型，你见过吗？机器学习预测全家桶新增模型

15.再添数十种回归模型！最全机器学习预测全家桶，MATLAB代码，这次千万别再错过了！

16.12种算法优化CNN-BiGRU-Attention单变量输入单步预测，持续更新

17.BiTCN、BiTCN-SVM、BiTCN-LSTM、BiTCN-BiGRU机器学习预测全家桶

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本期在上述全家桶中，再添加CEEMDAN-VMD+CNN-BiLSTM预测

本期代码的概要如下：

①利用自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）算法对风电场功率数据进行初次模态分解，分解为若干本征模态分解函数（IMF）；

②使用样本熵（SampEn/SE）计算各IMF分量的复杂度，并通过 K-means聚类为高频、中频和低频３个ＩＭＦ分量；

③通过变分模态分解（VMD）算法对高频ＩＭＦ分量进行二次模态分解；

④分别对各个IMF分量通过CNN-BiLSTM模型进行训练；

⑤将各预测结果融合为最终的预测结果。

参考文献：郭永刚,张美霞,王凯等.基于CEEMDAN-VMD-PSO-LSTM模型的桥梁挠度预测[J/OL].安全与环境工程,1-10[2024-03-14].https://doi.org/10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.20230836.

CEEMDAN分解图：

Kmeans聚类后的结果：分为高频/中频/低频分量：

合并VMD分解高频分量与Co_IMF2;Co_IMF3分量

合并后的频谱图：

CEEMDAN-VMD-CNN-BiLSTM结果：

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