1. 变分模态分解(TVF-EMD) TVF-EMD 是一种自适应信号分解方法,它将复杂时间序列分解为多个固有模态函数(IMF)和一个残差项。TVF-EMD 是经验模态分解(EMD)的一种变体,通过引入变分框架来优化分解过程,使得分解更加精确和稳定。 通过TVF-EMD,算法能够有效地提取时间序列中的复杂模式和趋势,为后续的预测提供更准确的...
TVF-EMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)、经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和长短期记忆神经网络(LSTM)的时间序列预测方法。 VMD是一种自适应信号分解方法,能够将复杂信号分解为多个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),并精确地恢复原始信号。
TVF-EMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了变分模态分解（VMD）、经验模态分解（EMD）和长短期记忆神经网络（LSTM）的时间序列预测方法。VMD能将复杂信号分解为多个固有模态函数（IMF），帮助提取时间序列中的复杂模式和趋势。EMD则能处理非线性和非平稳信号，将时间序列数据转化为一系列IMF，更好地表示...