Python
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
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GUI设计和代码详解）
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随着现代工业、金融、能源和环境科学等领域对时间序列数据分析的需求不断增长，准确的时间序列预测已成为数据科学中的核心问题。时间序列数据通常具有非平稳性、非线性、多尺度及噪声混杂等复杂特征，这给传统预测模型带来了巨
大挑战。近年来，深度学习模型，特别是长短期记忆网络（LSTM），由于其在捕获长时间依赖性和非线性动态方面的卓越性能，逐渐成为时间序列预测的重要工具。然而，直接应用LSTM于原始时间序列往往无法充分应对信号的复杂模态和噪声干扰，导致预测效果受限。针对这一问题，信号预处理与分解技术逐渐被引入，其中变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）作为一种先进的自适应信号分解方法，能够将复杂 ...