【MATLAB】EMD_LSTM神经网络时序预测算法

2024-01-03 126

版权

本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

本文涉及的产品

实时数仓Hologres，5000CU*H 100GB 3个月

智能开放搜索 OpenSearch行业算法版，1GB 20LCU 1个月

检索分析服务 Elasticsearch 版，2核4GB开发者规格 1个月

简介： 【MATLAB】EMD_LSTM神经网络时序预测算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~

1 基本定义

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

EMD是一种处理非平稳信号的方法，可以将复杂信号分解为一系列固有模式函数（IMF）和一个残差序列。每个IMF分量都应满足一定的条件，包括在整个时间范围内，局部极值点和过零点的数量必须相等或最多相差一个；在任何时间点，局部最大包络和局部最小包络的平均值必须为0。由于EMD方法可以处理非线性、非平稳信号序列，因此在处理时间序列数据时具有明显的优势。

LSTM是一种深度学习中的流行方法，尤其在解决长时间序列相关性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。

EMD-LSTM算法首先使用EMD方法对原始时间序列数据进行分解，得到一系列IMF和残差序列。然后，将每个IMF序列作为LSTM网络的输入，对未来的值进行预测。通过训练LSTM网络，可以学习到每个IMF序列中的时间依赖关系，从而实现对原始时间序列的准确预测。

EMD-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EMD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，EMD-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。