MATLAB
实现基于
CEEMDAN-CPO-VMD
自适应噪声完备集合经验模态分解（
CEEMDAN
）结合冠豪猪优化算法（
CPO）和变分模态分解（
VMD）进行多特征分类预测的详细项目实例
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随着社会对智能化技术的需求不断增长，数据分析、预测和处理技术在多个领域中扮演着越来越重要的角色。尤其在信号处理、金融预测、环境监测、医学诊断等领域，精准的数据分析能够为决策提供有效的支持，提升工作效率和准确性。在这一背景下，基于经验模态分解（
EMD）和其他先进算法的多特征分类预测技术逐渐崭露头角。
CEEMDAN
（集合经验模态分解的自适应噪声方法）作为一种有效的时序信号分解方法，能够将复杂信号分解为若干个固有模态函数（
IMF），为信号的进一步分析和处理提供了基础。
CEEMDAN
比传统的
EMD方法更有效地减少了噪声对信号分解的影响，并且具备较强的自适应能力。通过结合
CPO（冠豪猪优化算法），进一步提升了分解效果和优化过程的准确性。
与此同时，
VMD（变分模态分解） ...