SCI配图+创新模型！完全自适应噪声集合经验模态分解+核主成份降维+物理信息神经网络！CEEMDAN-KPCA-PINN多变量时序光伏功率预测，MATLAB代码。以下是对代码的全面分析：
一、主要功能
该代码用于光伏功率时间序列预测，结合了信号分解、特征降维和物理约束神经网络，实现对光伏发电功率的高精度预测。
二、算法步骤
- 数据预处理（main1_CEEMDAN.m）
• 读取光伏功率数据（每小时一个点，每天96个点）
• 使用CEEMDAN完全自适应噪声集合经验模态分解 对每个特征进行分解
• 将原始信号分解为多个IMF（本征模态函数）和残差项
• 可视化分解结果并保存 - 特征降维（main2_KPCA.m）
• 加载分解后的数据
• 使用 KPCA（核主成分分析） 进行特征降维
• 计算累积贡献率，保留贡献率>90%的主成分
• 保存降维后的数据 - PINN预测建模（main3_CEEMDAN_KPCA_PINN.m）
• 重构数据集（时间序列滑窗处理）
• 划分训练集（30天）和测试集（第31天）
• 数据归一化
• 构建物理信息神经网络（PINN） 模型
• 训练模型（含物理约束损失）
• 预测并评估模型性能
三、技术路线
原始光伏数据
↓
CEEMDAN信号分解 → 多尺度特征提取
↓
KPCA特征降维 → 保留主要信息，去除冗余
↓
构建时序样本（滑窗法）
↓
划分训练集/测试集
↓
PINN建模（含物理约束）
↓
预测与评估
