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
项目背景介绍
时间序列预测广泛存在于能源调度、金融分析、工业制造、交通管理、零售经营、环境监测和设备运维等场景。此类任务的核心并非单纯延续历史数值，而是需要从复杂、波动、非线性、非平稳且含有噪声的观测序列中，识别趋势变化、周期规律、突发扰动及长期依赖关系。传统统计模型通常依赖平稳性、线性关系和明确分布结构，而真实业务数据经常呈现多尺度耦合特征。例如，电力负荷序列同时受到季节、温度、工作日、产业活动和突发事件影响；股票价格受市场情绪、宏观信息、交易行为和流动性变化共同驱动；设备振动信号可能同时包含机械转速、齿轮啮合、轴承故障冲击和传感器噪声。单一预测模型难以在不同频率层次上同时获得稳定表现。
变分模态分解，英文简称 VMD，是一种自适应信号分解方法。其核心思想是将原始时间序列分解为若干个具有有限带宽的本征模态分量，每个分量对应相对集中的中心频率。与经验模态分解相比，VMD 通过变分优化框架实现模态分离，具有较强的数学约束能力，可有效缓解模态混叠、端点波动和分 ...