整理了基于VMD-LSTM组合模型时间序列预测python代码,该代码注释十分齐全,采用RMSE、MAE、MAPE和R2等多种评价指标,效果优异,适合想发文章的同学。 1)首先对原始数据进行预处理; 2)对处理完的数据进行VMD分解,分解为K个模态分量和1个残差分量; 3)将各个模态分量输入模型,建立模型进行预测; 4)将各个预测结果相加得到...
1.1变分模态分解算法 变分 模态分解 ( variational mode decomposition,VMD) 算法是由 Dragomiretskiy 等提出的一种自动自适应、非递归的信号处理方法。此算法克服了 EMD 及其改进算法端点效应和模态分量 混叠的问题,可以将非稳定性、非线性且复杂度高的信号分解为多个相对平稳的子序列,在求解过 程中可自适应匹配最佳...
1.2 蜣螂优化算法 1.3 LSTM 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 🌈4 Python代码实现 💥1 概述 1.1 变分模态分解算法 变分 模态分解 ( variational mode decomposition,VMD) 算法是由 Dragomiretskiy 等提出的一种自动自适应、非递归的信号处理方法。此算法克服了 EMD 及其改进算法端点效应和模态分量 混叠的问题,可以...