MATLAB-SVMD-MFE-SVM-LSTM 时序预测算法

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1 基本定义

该算法通过整合单变量分解(SVMD)、多尺度特征提取(MFE)、聚类后展开了支持向量机(SVM)以及长短期记忆神经网络(LSTM)的优势，在时间序列数据分析方面展现出显著的性能优势，并致力于实现高度准确的预测结果。详细阐述该算法的工作原理如下：

单变量分解（SVMD） ：

该方法可被用来分析单一变量的时间序列数据。该模型的目标是将原始的时间序列表解为若干个成分或模式，并进一步探讨这些成分中的潜在规律性特征以及动态行为特征。这种分析过程通常会采用矩阵分解的方法进行计算，并结合特定的技术参数设定以优化结果的表现效果。

利用支持向量机分解法（SVMD），具有能力将原始时间序列可被分解为若干组成部分；每一个组成部分可能对应着不同的频率成分、趋势特征或周期性模式

多尺度特征提取（MFE） ：

该方法旨在从SVMD分解后的各个组成部分中提取多尺度特征。这些特征将包含统计特性和频域特性的信息，并且还包括时域相关的属性。这些多尺度特征可用于全面描述各成分在不同尺度下的