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3D靓图！CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-BiLSTM-Attention双重分解卷积双向长短期注意力多元时序预测1.Matlab实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-BiLSTM-Attentionr融合K均值聚类的数据双重分解+卷积双向长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测（完整源码和数据）

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靓图！多点创新！CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-LSTM-Attention双重分解+卷积长短期+注意力多元时间序列预测1.Matlab实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-LSTM-Attentionr融合K均值聚类的数据双重分解+卷积长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测（完整源码和数据）

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时序分解 | MATLAB实现CEEMDAN+SE自适应经验模态分解+样本熵计算MATLAB实现CEEMDAN+SE自适应经验模态分解+样本熵计算包括频谱图附赠案例数据可直接运行直接替换excel数据即可使用适合新手小白

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时序分解 | Matlab实现CEEMDAN+PE自适应噪声完备集合经验模态分解+排列熵计算CEEMDAN+PE自适应噪声完备集合经验模态分解+排列熵计算运行环境matlab2018及以上（完整源码和数据） 1.CEEMDAN是改进的EMD，借用了EEMD方法中加入高斯噪声和通过多次叠加并平均以抵消噪声，效果更好，可用做信号分解、时间序列分解集成预测、故障诊断等等。 2.排列熵（Permutation Entropy, PE）是一种检测时间序列随机性和动力学突变行为的方法，具有计算简单、快速，抗噪能力强，适合在线监测等优点. 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细

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时序分解 | Matlab实现SMA-CEEMDAN利用黏菌优化算法优化CEEMDAN时间序列信号分解SMA-CEEMDAN利用黏菌优化算法优化CEEMDAN Matlab语言 1.CEEMDAN方法的分解效果取决于白噪声幅值权重(Nstd)和噪声添加次数(NE)，因此，采用智能优化算法对这2个参数进行优化，适应度函数包括包络熵、样本熵、信息熵、排列熵，可随时切换. 2.直接替换Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白[火] 3.附赠时间序列测试数据，可直接运行main一键出图[闪亮]

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时序分解 | Matlab实现CEEMDAN完全自适应噪声集合经验模态分解时间序列信号分解Matlab实现CEEMDAN完全自适应噪声集合经验模态分解时间序列信号分解 1.分解效果图，效果如图所示，可完全满足您的需求～ 2.直接替换数据即可用适合新手小白注释清晰～ 3.附赠案例数据直接运行main一键出图～