基于 MATLAB CEEMD 和 MFE 的 SVM-LSTM 时序预测模型

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1 基本定义

CEEMD-MFE-SVM-LSTM神经网络时序预测模型是一种融合了多种先进技术的复杂预测体系，在确保准确性的同时增强了稳定性与可靠性。以下将从多个方面对这一创新算法进行详细解析：

CEEMD（完全扩展经验模态分解） ：作为一种改进型的信号处理方法，CEEMD通过引入自适应噪声来提升分解效果。与传统经验模态分解方法（EMD），CEEMD能够更有效地解决模态混叠现象，并将原始时间序列分解为一系列固有模式函数（IMF）以及残差序列。这些固有模式函数（IMF）以及残差序列反映了原始信号在不同时间和频率上的动态特征。

多尺度特征提取（MFE）：经过CEEMD分解后，基于MFE可以从每个IMF中提取出多尺度的特征。这些不仅包含信号的时间特性和频率特性和还包括其他相关属性。对于分析原始信号的整体特性具有重要意义，并且能够帮助后续预测模型积累更多有用的信息。

SVM（支持向量机）：作为一种有监督学习方法，在时间序列预测领域中通过提取多尺度特征并结合