MATLAB
实现基于
VMD-LSTM
变分模态分解（
VMD）结合长短期记忆网络（
LSTM
）进行时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着大数据和人工智能技术的迅猛发展，时间序列预测作为重要的分析工具，在金融、气象、能源等领域发挥着核心作用。然而，实际时间序列往往包含非平稳性、非线性、多尺度等复杂特征，传统预测方法难以准确捕捉隐藏在数据中的深层次信息。变分模态分解（
VMD）作为一种先进的信号分解方法，通过将复杂信号分解为一组本征模态函数，有效提取不同频率成分，增强了对信号内在结构的理解能力。同时，长短期记忆网络（
LSTM
）在捕获时间序列中的长期依赖关系和非线性动态方面表现卓越。将
VMD与LSTM
结合，能够充分发挥两者优势，实现高精度的时间序列预测。基于
VMD-LSTM
的融合模型不仅能够分解信号中的多尺度信息，消除噪声干扰，还能利用
LSTM
深度学习时间序列的时序依赖，提高预测的稳定性和准确性。近年来，这一方法逐渐成为处理复杂时序数据的重要工具，为金融市场趋势预测、电力负荷预测、环境监测等领域带来了革命性进展。面对多源异构数据和大规模复杂时序，基于
VMD-L ...