单北斗SLAMer
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计算机视觉与深度学习 ｜ Matlab实现EMD-LSTM和LSTM时间序列预测对比（完整源码和数据)

EMD-LSTM与LSTM

  • 一、数据生成与预处理
  • 二、经验模态分解（EMD）
  • 三、数据预处理
  • 四、模型构建与训练
    • 1. 单一LSTM模型
    • 2. EMD-LSTM混合模型
  • 五、预测与结果对比
    • 1. 单一LSTM预测
    • 2. EMD-LSTM预测
    • 3. 性能评估
  • 六、结果可视化
  • 七、完整代码说明
  • 八、典型输出结果
  • 九、改进方向

以下是用MATLAB实现EMD-LSTM与LSTM时间序列预测对比的完整方案，包含数据生成、经验模态分解（EMD）、模型构建、训练预测及可视化分析。本方案通过对比实验展示信号分解对预测性能的提升效果。

一、数据生成与预处理

%% 生成测试信号（含趋势项+季节项+噪声）
rng(42); % 固定随机种子
N = 1000;
t = linspace

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