【MATLAB】EMD_LSTM神经网络时序预测算法

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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。