Python
实现基于
CEEMDAN-VMD-LSTM-Attention
完全集合经验模态分解与自适应噪声（
CEEMDAN
）结合变分模态分解（
VMD）和长短期记忆网络（
LSTM
）融合注意力机进行时间序列预测的详细项目实例
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近年来，面对信息化社会的快速发展，数据的复杂性和体量呈现爆炸式增长，传统时间序列预测方法在众多实际环境下所遇到的“高噪声、高非线性、强非平稳性”难题日益突出。电力负荷预测、金融市场分析、环境质量监测、能源价格波动等领域的时间序列，通常都受到多种外部环境、突发事件以及复杂系统内在机制的合成影响，表现出极高的动态复杂性和结构多样性。因此，探索一种能够精确捕捉和解释这些复杂时序数据内在特征的智能预测方法，成为数据驱动决策、风险管理和资源优化配置的重要手段。针对上述需求，信号分解与自适应噪声引入（如CEEMDAN）、端到端深度学习（如LSTM）、模态分解（如VMD）等模型的融合应用成为一种新兴的研究方向。CEEMDA ...