往期精彩内容：时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较全是干货|数据集、学习资料、建模资源分享！EMD变体分解效果最好算法——CEEMDAN（五）-CSDN博客拒绝信息泄露！VMD滚动分解+Informer-BiLSTM并行预测模型-CSDN博客风速预测（一）数据集介绍和预处理_风

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1.Matlab实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-PSO-Transformer融合K均值聚类的数据双重分解+粒子群优化+Transformer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

往期精彩内容：时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较全是干货|数据集、学习资料、建模资源分享！EMD、EEMD、FEEMD、CEEMD、CEEMDAN的区别、原理和Python实现（一）EMD-CSDN博客EMD、EEMD、FEEMD、CEEMD、CEEMDAN的区别、原理和Python实现（二）EEMDEMD、EEM

目录 废话不多说，直接上目录问题背景与理论1.长短期记忆网络（LSTM）理论2.CEEMDAN分解理论3.LSTM与CEEMDAN结合的优势4.应用场景与前景Python代码实操导入库和准备数据备注定义数据整理函数定义LSTM模型构建函数数据处理和模型训练评估模型性能绘制预测结果图

                                      

双重分解+Transformer-LSTM是一种用于多变量时序预测的方法，结合了双重分解（CEEMDAN-VMD）、Transformer和LSTM模型。这种方法可以用于分析和预测具有多个变量的时间序列数据。下面是一个更详细的步骤，演示如何使用双重分解+Transformer-LSTM进行多变量时序预测：数据准备：收集多

CEEMDAN-VMD-CNN-LSTM二次分解结合卷积长短期记忆神经网络多变量时序预测（Matlab完整源码和数据）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Co-IMF1二次分解，VMD分解的高频分量与Co_IMF2;Co_IMF3分量作为卷积长短期记忆神经网络模型的目标输出分别预测

CEEMDAN-VMD-CNN-GRU二次分解结合卷积门控循环单元多变量时序预测（Matlab完整源码和数据）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Co-IMF1二次分解，VMD分解的高频分量与Co_IMF2;Co_IMF3分量作为卷积门控循环单元网络模型的目标输出分别预测后相加。

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-GRU-Attention双重分解+门控循环单元+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