分解+优化+预测！CEEMDAN-Kmeans-VMD-DOA-Transformer-LSTM多元时序预测

基本介绍

1.Matlab实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-DOA-Transformer融合K均值聚类的数据双重分解+梦境优化算法+Transformer-LSTM多元时间序列预测（完整源码和数据）运行环境Matlab2023b及以上。

2.CEEMDAN分解，计算样本熵，根据样本熵进行kmeans聚类，调用VMD对高频分量二次分解， VMD分解的高频分量与前分量作为DOA-Transformer-LSTM模型的目标输出分别预测后相加。

3.多变量单输出，考虑历史特征的影响！评价指标包括R2、MAE、RMSE、MAPE等。

4.算法新颖。⑴ CEEMDAN模型处理高频数据，具有更高的准确率，能够跟踪数据的趋势以及变化。⑵ VMD 模型处理非线性、非平稳以及复杂的数据，表现得比EMD系列更好，因此将重构的数据通过VMD模型分解，提高了模型的准确度。（3）DOA算法优化参数为自注意力机制头数、正则化系数、学习率、隐藏层节点数!

5.直接替换Excel数据即可用，数据集为excel，多列输入，单列输出，注释清晰，适合新手小白，直接运行主文件一键出图。

梦境优化算法(Dream Optimization Algorithm, DOA)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于人类梦境的启发。该算法结合了一个基本的记忆策略，一个遗忘和补充策略，以平衡探索和利用，值得一试！该成果由Yifan Lang于2025年3月发表在SCI一区Top期刊《Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering》上

代码描述

MATLAB 代码实现了一个基于 信号分解 + 机器学习 + 优化算法 的时间序列预测框架，主要用于 非平稳信号（如故障信号、金融时间序列等）的预测任务。以下是详细分析：

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一、主要功能与逻辑关联

1. main1_CEEMDAN_Kmeans_VMD.m

• 功能：对原始信号进行多尺度分解与重构，提取更具规律性的子信号。
• 步骤：
  • 使用 CEEMDAN 对原始信号进行分解，得到多个 IMF（本征模态函数）。
  • 计算每个 IMF 的样本熵，衡量其复杂度。
  • 使用 K-means 对样本熵进行聚类，将 IMF 分为高频、中频、低频三类。
  • 对高频分量进一步使用 VMD 分解，增强频率局部性。
  • 将处理后的各分量保存为 Co_data.mat，供后续预测使用。

2. main2_CEEMDAN_VMD_DOA_Transformer_LSTM.m

• 功能：使用分解后的子信号构建 Transformer-LSTM 混合模型，并进行时间序列预测。
• 步骤：
  • 加载 Co_data.mat，对每个子分量分别构建预测模型。
  • 使用 DOA（蜻蜓优化算法） 优化 Transformer 和 LSTM 的超参数。
  • 对每个子分量训练一个 Transformer + LSTM 的混合模型。
  • 将各分量的预测结果相加，得到最终预测值。
  • 输出多种评估指标（RMSE、MAE、R²等）和可视化结果。

逻辑关联：

• main1 完成信号预处理与分解，输出 Co_data.mat；
• main2 使用分解后的信号进行建模与预测，依赖 main1 的输出。

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二、算法步骤与技术路线

技术路线图：

原始信号 → CEEMDAN分解 → 样本熵计算 → K-means聚类 → VMD再分解 → 分量重构 → 
→ 各分量分别建模（Transformer-LSTM）→ 预测结果相加 → 评估与可视化

关键算法步骤：

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三、参数设定

main1 中关键参数：

Nstd = 0.2;       % 噪声标准差
NR = 500;         % 噪声添加次数
MaxIter = 5000;   % 最大迭代次数
K = 3;            % VMD 分解模态数

main2 中关键参数：

SearchAgents_no = 10;   % DOA 种群数
Max_iteration = 5;      % DOA 迭代次数
dim = 4;                % 优化参数个数
kim = 2;                % 历史步长
zim = 1;                % 预测步长
num_size = 0.7;         % 训练集比例

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四、运行环境要求

• MATLAB R2021a 或更高版本
• 需安装以下工具箱：
  • Signal Processing Toolbox
  • Deep Learning Toolbox
  • Optimization Toolbox
• 需自定义函数支持：
  • ceemdan()
  • SampleEntropy()
  • vmd()
  • DOA()
  • fical()（适应度函数）

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五、总结

这是一个典型的 “分解-优化-预测” 混合模型框架，适用于非平稳、非线性时间序列预测。其优势在于：

• 使用 CEEMDAN + VMD 增强信号可预测性；
• 使用 DOA 自动优化模型超参数；
• 结合 Transformer 和 LSTM 的优势，适用于长序列预测。

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