【MATLAB】EMD_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法

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简介: 【MATLAB】EMD_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法

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1 基本定义

EMD_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了多种技术的复杂预测方法。下面是对这个算法各个组成部分的简要介绍:

  1. EMD(经验模态分解):这是一种用于分析非线性、非平稳信号序列的方法。它可以从原始信号中分解出内模函数(IMF),适用于处理非平稳及非线性数据。EMD方法理论上可以应用于任何类型的信号分解,具有很高的信噪比。
  2. MFE(多尺度特征提取):在EMD分解的基础上,通过提取不同尺度的特征,可以更好地理解和描述原始信号的特性。这些特征可能包括信号的统计特性、频域特性等。
  3. SVM(支持向量机):这是一种监督学习模型,通常用于分类和回归分析。在时序预测中,SVM可以利用历史数据学习到一个模型,然后利用这个模型来预测未来的数据点。
  4. LSTM(长短期记忆神经网络):LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),用于处理序列数据。它通过内部的“记忆单元”来捕捉序列中的长期依赖关系,因此非常适合用于时序预测任务。

综上所述,EMD_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法可能是首先利用EMD对原始时序数据进行分解,提取出多尺度的特征;然后利用SVM对这些特征进行学习,得到一个初步的预测模型;最后,通过LSTM神经网络进一步优化这个预测模型,得到最终的预测结果。这种组合方法可能能够充分利用各种技术的优点,提高时序预测的准确性和稳定性。

2 出图效果

附出图效果如下:

3 代码获取

【MATLAB】EMD_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法

https://mbd.pub/o/bread/ZZqXl55u

MATLAB 228 种科研算法及 23 期科研绘图合集(2024 年 2 月 21 号更新版)

https://www.aliyundrive.com/s/9GrH3tvMhKf

提取码: f0w7

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