MATLABEMD_LSTM神经网络模型用于时序预测

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式_{也可转原文链接获取}

1 基本定义

EMD-LSTM神经网络时序预测算法被设计为融合了经验模态分解（EMD）与长短期记忆神经网络（LSTM），旨在实现有效的非线性时间序列预测功能。

该算法可被用来分析非平稳信号，在将其分解的过程中能够得到若干固有模式函数（IMF）以及一个残差序列。每一个IMF分量必须满足特定的条件：即在整体时间段内包含在整个时间段内的局部极值点数量与零点数量相等或最多相差一个；同时，在任一给定的时间点上所对应的局部最大包络与局部最小包络曲线的平均值必须等于零。基于此分析可知，在处理非线性与非平稳的时间序列数据时该方法展现出明显的优越性

该算法属于深度学习领域中广受欢迎的技术，在特定应用场景下展现出显著的优势。其架构主要由遗忘机制单元、输入机制单元、输出机制单元以及记忆细胞组成，在设计上巧妙地实现了信息的有效传递与遗忘控制。借助这些控制模块之间的互动机制，在处理时间序列数据时，该算法能够有效捕捉并利用长程关联性。

EMD-LSTM算法主要通过采用EMD方法将原始时间序列数据分解为多个IMF分量以及一个残差分量，并在此基