目录 效果一览基本介绍模型设计程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 高创新 | CEEMDAN-VMD-BiLSTM-Attention双重分解+双向长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测 本文提出一种基于CEEMDAN 的二次分解方法，通过样本熵重构CEEMDAN 分解后的序列，复杂序列通过VMD 分解后，将各个分量分别通过BiLST

目录  往期精彩内容： 前言 1 二次分解与数据集制作 1.1 导入数据 1.2 VMD分解 1.3 样本熵 1.4 CEEMDAN分解 1.5 数据集制作 2 基于Pytorch的 CNN-LSTM 预测模型 2.1 定义CNN-LSTM预测模型 2.2 设置参数，训练模型 3 模型评估与可视化 3.1 结果可视化 3.2 模型评估 代码、数据如下：

相比于小波降噪，小波包分析具有更高的频率分辨率，可以进一步消除高频部分存在的噪声余量，提高去噪精度 依据EEMD 分解的取值范围，利用“试错法”得到本次试验中CEEMDAN分解的特征参数为：正负高斯白噪声标准差为0.2，加入噪声的次数为100，允许的最大筛选迭代次数为3 000。——怎么一个试错的情况？ 具体的算法和方法和前两篇差不多，甚至没有上一篇更有新意，只是提出了一个新的评价去噪效果

目录 效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 CEEMDAN-CNN-Transformer+ARIMA是一种用于风速时间序列预测的模型，结合了不同的技术和算法。收集风速时间序列数据，并确保数据的质量和完整性。这些数据通常包括风速的观测值和时间戳。CEEMDAN分解：使用集合经验模态分解（CEEMDAN）将风速时间序列分解为多个本征模态函数（IM

往期精彩内容： 时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较-CSDN博客 风速预测（一）数据集介绍和预处理-CSDN博客 风速预测（二）基于Pytorch的EMD-LSTM模型-CSDN博客 风速预测（三）EMD-LSTM-Attention模型-CSDN博客 风速预测（四）基于Pytorch的EMD-Transformer模型-CSDN博

目录 效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 提出一种分解去噪、重构分解的 CEEMDAN-VMD-BiGRU组合预测方法： 1 采用CEEMDAN将原始电力负荷数据分解成一组比较稳定的子序列，联合 小波阈值法将含有噪声的高频分量去噪，保留含有信号的低频分量进行累加重构 2 利用VMD对去噪后的数据进行二次信号特征提取，得到一组平稳性强且含不同频

代码原理 集成经验模态分解（CEEMDAN）是一种信号处理方法，旨在将非线性和非平稳信号分解为本质模态函数（IMF）。这种方法通过对信号进行多轮迭代，结合了噪声干扰的累计退化，从而更好地处理了信号的非线性和非平稳特性。 快速傅里叶变换（FFT）是一种用于将信号从时域转换到频域的算法。它通过将信号分解为不同频率的正弦和余弦波形，使得我们能够更好地理解信号的频谱特性。 希尔伯特-黄变换（HHT）

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代码的使用说明 【MATLAB】基于CEEMDAN分解的信号去噪算法（基础版） 代码流程图 代码效果图 获取代码请关注MATLAB科研小白的个人公众号（即文章下方二维码），并回复CEEMDAN去噪 本公众号致力于解决找代码难，写代码怵。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代

经验模态分解及其改进程序，EMD，EEMD, CEEMDAN,三合一程序，已调试完成，替换自己数据可直接跑。