MVMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了多变量经验模态分解(Multivariate Multiscale Decomposition,MMD)和长短期记忆神经网络(LSTM)的时间序列预测方法。 MMD是一种多变量信号处理方法,能够同时对多个时间序列进行经验模态分解,提取出每个时间序列中的复杂模式和趋势。通过MMD,可以将多个时间序列分解为一系列固有模式函数...
在MVMD_MFE_SVM_LSTM算法中,LSTM用于进一步优化SVM的初步预测结果。 LSTM接收SVM的预测结果和MFE提取的多尺度特征作为输入,通过其内部的记忆单元和门控机制,学习到时间序列中的长期依赖关系。LSTM模型可以对每个IMF和残差项进行更精确的预测。 综上所述,MVMD_MFE_SVM_LSTM神经网络时序预测算法结合了多变量多尺度分解、...
MVMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了多变量经验模态分解(Multivariate Multiscale Decomposition,MMD)和长短期记忆神经网络(LSTM)的时间序列预测方法。 MMD是一种多变量信号处理方法,能够同时对多个时间序列进行经验模态分解,提取出每个时间序列中的复杂模式和趋势。通过MMD,可以将多个时间序列分解为一系列固有模式函数...