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计算机视觉与深度学习 ｜ Python实现VMD-LSTM时间序列预测（完整源码和数据)

VMD-LSTM

  • 1. 环境准备
  • 2. 数据生成（示例数据）
  • 3. VMD分解
  • 4. 数据预处理
  • 5. LSTM模型定义
  • 6. 训练每个IMF分量
  • 7. 预测与重构
  • 8. 性能评估
  • 完整代码说明
  • 数据与参数调整建议
  • 典型输出结果

以下是使用Python实现VMD-LSTM时间序列预测的完整代码，包含数据生成、变分模态分解（VMD）、LSTM建模和结果可视化。代码基于PyTorch框架，适用于多维时间序列预测任务。

1. 环境准备

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from vmdpy import VMD  # 需要安装vmdpy库：pip install vmdpy
import torch
import torch.nn

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