MATLAB
实现基于
EMD-LSTM
时间序列预测（
EMD分解结合
LSTM
长短期记忆神经网络）的详细项目实例
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在现代社会，随着科技的不断进步，许多领域都面临着大量数据的生成与处理问题。尤其在时间序列分析中，各种各样的应用场景，如气象预测、股市行情、设备故障预测、能源需求预测等，都依赖于高效且精确的时间序列预测技术。时间序列预测的准确性直接关系到决策制定和风险管理的效果。传统的时间序列分析方法，如ARIMA模型、指数平滑法等，虽然在一定程度上能够进行预测，但它们通常在处理复杂的、具有非线性特征和长时依赖的时间序列数据时效果较差。
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，长短期记忆网络（LSTM）作为一种常见的循环神经网络（RNN），在时间序列预测中取得了显著的成果。LSTM网络由于其能够有效处理长时依赖性，已广泛应用于各类时序预测任务。然而，LSTM网络本身也存在一些问题，如模型的训练时间较长，且容易受到噪声和高频成分的影响，导致预测精度不高。为了克服这些问题，EMD ...