EWT-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)和长短期记忆神经网络(LSTM)的时间序列预测方法。 EWT是一种基于小波变换的信号处理方法,能够将信号分解为不同频带的分量,并对每个分量进行特征提取。通过EWT,可以将时间序列数据转化为一系列的小波系数,这些系数可以更好地表示时间...
EWT_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法结合了经验小波变换(EWT)、多尺度特征提取(MFE)、支持向量机(SVM)和长短期记忆神经网络(LSTM)的优点,旨在实现对复杂时间序列数据的高精度预测。以下是关于该算法的详细介绍: 1. 经验小波变换(EWT) EWT是一种自适应的小波变换方法,它根据时间序列数据的特性来构造小波。与传统...
在EWT_MFE_SVM_LSTM算法中,LSTM被用来进一步优化SVM的预测结果。具体而言,将EWT得到的小波系数和MFE提取的多尺度特征作为LSTM的输入,通过LSTM的学习和预测,实现对原始时间序列的更精确预测。 综上所述,EWT_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法结合了经验小波变换、多尺度特征提取、聚类后展开支持向量机和长短期记忆神经...