【MATLAB】CEEMD_LSTM神经网络时序预测算法

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1 基本定义

CEEMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了完全扩展经验模态分解(CEEMD)和长短期记忆神经网络(LSTM)的时间序列预测方法。

CEEMD是一种改进的EEMD方法,通过引入完全扩展的概念,使信号在各个尺度上都能得到更加充分的分解,进一步提高了IMF的完整性和准确性。通过使用CEEMD,可以将原始时间序列完全分解为多个固有模式函数(IMF)和一个残差序列。

LSTM是一种深度学习中的流行方法,尤其在处理长时间序列相关问题上具有独特优势。LSTM的内部结构由遗忘门、输入门、输出门和存储单元组成,通过这些门控单元的相互作用,LSTM能够学习到时间序列中的长期依赖关系。

CEEMD-LSTM算法的基本思路是将原始时间序列通过CEEMD进行完全分解,然后将每个IMF作为LSTM的输入,利用LSTM模型对每个IMF进行预测。通过构建多个独立的LSTM模型,每个模型都有不同的初始化条件和参数设置。每个LSTM模型都会对时间序列进行训练和预测,最后将它们的预测结果进行综合,例如通过平均或加权平均的方式得到最终的预测结果。

CEEMD-LSTM算法的优势在于通过建立多个模型,可以利用不同的初始化条件和参数组合,增加了模型的多样性,提高了整体的预测准确性。同时,CEEMD能够更准确地提取时间序列中的复杂模式,有助于提高预测的准确性。此外,由于CEEMD对信号进行了更充分的分解,可以更好地捕捉时间序列中的非线性特征,进一步提高了预测的准确性。

CEEMD-LSTM算法在时间序列预测领域具有广泛的应用前景,尤其适用于处理非线性、非平稳信号。通过结合CEEMD和LSTM的优势,该算法能够更好地捕捉时间序列中的复杂模式,提高预测的准确性和稳定性。在实际应用中,CEEMD-LSTM算法可以应用于各种领域,如金融市场预测、气象预报、能源消耗预测等。

2 出图效果

附出图效果如下:

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