【MATLAB】CEEMDAN_ MFE_SVM_LSTM 神经网络时序预测算法

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1 基本定义

CEEMDAN_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了多种先进技术的复杂预测方法，旨在提高时序预测的准确性和稳定性。下面是对该算法的详细介绍：

1. CEEMDAN（完全扩展经验模态分解与自适应噪声）：

• CEEMDAN是经验模态分解（EMD）的一种扩展形式，它结合了完全扩展经验模态分解（CEEMD）和自适应噪声（AN）的优点。与CEEMD相似，CEEMDAN通过在分解过程中引入自适应噪声来提高分解的准确性和稳定性。

• CEEMDAN算法将原始时间序列分解为一系列固有模式函数（IMF）和一个残差序列。每个IMF代表了原始信号在特定频率和时间尺度上的变化。

• 与传统的EMD和CEEMD相比，CEEMDAN具有更高的分解精度和稳定性，尤其适用于处理非线性、非平稳的时序数据。

1. MFE（多尺度特征提取）：

• 在CEEMDAN分解之后，MFE技术被用来从每个IMF中提取多尺度的特征。这些特征可能包括统计特性、频域特性、时域特性等，它们共同描述了信号在不同尺度上的行为。

• 通过多尺度特征提取，算法能够更全面地捕捉原始信号中的复杂模式，为后续的预测模型提供更丰富、更有代表性的信息。

1. SVM（支持向量机）：

• SVM是一种常用的监督学习算法，特别适用于处理分类和回归问题。在时序预测中，SVM可以利用历史数据和提取的多尺度特征来训练一个预测模型。

• 该模型能够学习并捕捉到数据中的非线性关系，从而实现对未来数据点的准确预测。

1. LSTM（长短期记忆神经网络）：

• LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），特别擅长处理长时间序列数据。它通过内部的门控机制（如遗忘门、输入门、输出门）和存储单元来捕捉序列中的长期依赖关系。

• 在CEEMDAN_MFE_SVM_LSTM算法中，LSTM被用来进一步优化SVM的预测结果。具体而言，每个IMF和提取的多尺度特征被作为LSTM的输入，通过LSTM的学习和预测，可以实现对原始时间序列的更精确预测。

综上所述，CEEMDAN_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法通过结合CEEMDAN、MFE、SVM和LSTM等多种技术的优势，实现了对原始时间序列的高精度和稳定预测。在实际应用中，该算法可广泛应用于金融市场预测、气象预报、能源消耗预测等多个领域。

2 出图效果

附出图效果如下：

3 代码获取

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