Matlab
实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-Attentionr
融合K均值聚类的数据双重分解
+卷积神经网络
+注意力机制多元时间序列预测的详细项目实例
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随着现代社会信息化水平的快速提高，各类复杂的多元时间序列数据在许多领域中都得到了广泛应用，例如气象预测、金融市场分析、工业监控等。然而，这些多元时间序列数据通常表现出高维性、非线性以及长时间依赖性等特征，给预测模型的构建和优化带来了巨大的挑战。传统的时间序列分析方法如自回归(AR)、滑动平均(MA)以及神经网络中的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）虽能在某些任务上取得一定的效果，但依然无法充分利用数据的深层特征和时空关联性。因此，如何通过融合不同的先进技术，提升多元时间序列预测的准确性和效率，成为了当前研究的热点。
近年来，集成多种信号分解与深度学习方法的模型逐渐成为趋势。CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition w ...