Matlab
实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-LSTM-Attention
融合K均值聚类的数据双重分解
+卷积长短期记忆神经网络
+注意力机制多元时间序列预测的详细项目实例
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在当前的智能时代，时间序列预测已经成为各行各业中的重要研究课题。尤其在金融市场、气象预测、工业生产调度等领域，准确的多元时间序列预测不仅能为决策者提供有效的参考，也能显著提高操作效率并降低风险。然而，现有的时间序列预测方法通常面临复杂数据的处理难题，特别是当数据具有非线性、时变性、噪声干扰等特点时，传统的预测模型往往表现出较差的预测效果。为了突破这一局限，近年来，结合机器学习和深度学习的复合型方法逐渐成为研究的热点。
其中，CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）方法以其出色的信号分解能力被广泛应用于非线性和非平稳时间序列的处理，通过将复杂信号分解为一系列简单的本征模式函数 ...