目录
MATLAB实现基于CEEMDAN-SVM完全集合经验模态分解自适应噪声（CEEMDAN）结合支持向量机（SVM）进行故障诊断分类预测的详细项目实例 4
项目背景介绍 4
项目目标与意义 5
1. 提升故障诊断精度 5
2. 实现复杂信号的高效处理 5
3. 增强模型的泛化能力 6
4. 降低设备运维成本 6
5. 推动智能制造与工业升级 6
6. 构建可扩展的智能诊断平台 6
7. 丰富工业故障诊断理论体系 6
8. 加快成果工程化应用 6
项目挑战及解决方案 7
1. 非平稳强噪声信号处理挑战 7
2. 多特征融合与冗余特征抑制 7
3. 小样本条件下模型泛化 7
4. 信号分解参数选择难题 7
5. 多工况适应与模型迁移 7
6. 算法实时性与系统集成 8
7. 用户可视化与决策辅助 8
8. 工业数据安全与隐私保护 8
9. 算法鲁棒性与容错性提升 8
10. 工程可用性与可维护性 8
项目模型架构 8
1. 数据采集与预处理模块 8
2. 完全集合经验模态分解自适应噪声（CEEMDAN）模块 9
3. IMF特征提取与选择模块 9
4. SVM分类预测模块 9
5. 故障类型判别与决策模块 9
6. 可视化与交互界面 9
7. 自动参数优化与自适应机制 10
8. 模块化结构与扩展性设计 10
项目模型描述及代码示例 10
1. 信号数据加载与预处理 10
2. CEEMDAN分解算法实现 10
3. IMF分量能量计算 10
4. IMF统计特征提取 11
5. 特征向量组装与归一化 11
6. SVM 11
6. SVM分类模型训练与预测 11
7. SVM交叉验证与模型优化 12
8. 新样本特征提取与分类预测 12
9. 故障类型可视化与决策输出 13
项目应用领域 13
智能制造与装备健康管理 13
能源电力与大型机组监控 13
轨道交通与车辆健康监控 13
石油化工与过程工业安全 14
航空航天与高端装备监测 14
医疗器械与生命健康工程 14
智慧城市与智能基础设施 14
智能家居与消费级产品监测 14
其他高端精密行业 15
项目特点与创新 15
自适应多尺度信号分解能力 15
多特征融合与优选机制 15
高效小样本智能分类 15
全流程自动化与可视化 15
强鲁棒性与工程适应性 15
支持多场景多类型扩展 16
智能参数优化与自学习机制 16
实时性与边缘部署支持 16
支持智能决策与维护建议 16
项目应该注意事项 16
数据质量与异常管理 16
模型过拟合与样本均衡 16
特征工程与冗余处理 17
算法参数自适应与调优 17
多工况多场景适配能力 17
可视化交互与结果解读 17
工程集成与平台兼容性 17
安全与数据隐私保护 17
算法效率与实时性能 18
项目模型算法流程图 18
项目数据生成具体代码实现 18
项目目录结构设计及各模块功能说明 19
项目目录结构设计 19
各模块功能说明 20
项目部署与应用 21
系统架构设计 21
部署平台与环境准备 21
模型加载与优化 21
实时数据流处理 21
可视化与用户界面 21
GPU/TPU加速推理 22
系统监控与自动化管理 22
自动化 CI/CD 管道 22
API服务与业务集成 22
前端展示与结果导出 22
安全性与用户隐私 22
数据加密与权限控制 23
故障恢复与系统备份 23
模型更新与持续优化 23
项目未来改进方向 23
深度学习与神经网络算法集成 23
融合多源异构数据分析 23
云边协同与智能运维平台建设 24
智能自适应与参数动态优化 24
知识图谱与专家系统融合 24
智能预测性维护与剩余寿命评估 24
开放平台与生态协同发展 24
端到端全自动流程与极致用户体验 25
强化安全合规与数据治理 25
项目总结与结论 25
程序设计思路和具体代码实现 26
第一阶段：环境准备 26
清空环境变量 26
关闭报警信息 26
关闭开启的图窗 26
清空变量 26
清空命令行 26
检查环境所需的工具箱 26
配置GPU加速 27
第二阶段：数据准备 27
数据导入和导出功能 27
文本处理与数据窗口化 27
数据处理功能（填补缺失值和异常值的检测和处理功能） 28
数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等） 28
特征提取与序列创建 28
划分训练集和测试集 29
参数设置 29
第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整 29
算法设计和模型构建 29
优化超参数 30
防止过拟合与超参数调整 30
第四阶段：模型训练与预测 31
设定训练选项 31
模型训练 31
用训练好的模型进行预测 32
保存预测结果与置信区间 32
第五阶段：模型性能评估 32
多指标评估 32
设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图 33
设计绘制误差热图 33
设计绘制残差分布图 33
设计绘制预测性能指标柱状图 34
第六阶段：精美GUI界面 34
完整代码整合封装（示例） 37
结束 44
全球资本市场正被数据驱动的智能方法重塑，股票价格预测从单一统计模型逐步迈向多模型协同的复合范式。传统线性回归与时间序列模型在描述均值回归、季节性与趋势等低阶结构时具备可解释性，但面对非线性作用、结构性突变、异方差与长短期依赖的交织场景时常力有不逮。与此同时，深度学习在表示学习上的优势为金融时序提供了新的表达空间：人工神经网络能够提取高阶非线性特征，门控循环单元擅长在噪声环境中记忆与遗忘重要时序线索，支持向量回归在小样本与高维空间中展现稳定泛化能力。将这三种范式进行有机整合，形成“ANN + GRU + SVR”的堆叠集成框架，可以在充分吸收各自长处的同时削弱单模型偏差与方差的不利影响。框架的底层思想是“异质学习器协同”：由ANN捕捉非线性静态映射，由GRU刻画长短期时间依赖，由SVR作为二层元学习器整合底层输出，从而在预测精度、稳定性与鲁棒性之间取得兼顾。为贴近现实交易环境，项目在数据预处理层面考虑缺失值填充、异常点 ...