Matlab
实现CEEMDAN-
Kmeans-VMD-CNN-BiLSTM-Attention
融合K均值聚类的数据双重分解
+卷积双向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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随着信息技术的不断进步，各种复杂的系统与大规模数据的生成速度日益加快，特别是在金融、气象、医疗等多个领域中，时间序列数据成为了重要的研究对象。然而，这些时间序列数据大多具有复杂的非线性、非平稳性和高度的动态特性，给数据分析与预测带来了巨大的挑战。传统的时间序列分析方法，如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）和ARIMA模型等，在处理高维、非线性和复杂动态系统时往往面临精度不足和泛化能力差的问题。
为了克服这些不足，近年来，深度学习与信号处理的结合被广泛应用于时间序列预测中。CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）作为一种信号分解方法，能够有效地从复杂信号中提取 ...