基于小波变换的MATLAB LSTM模型的时间序列预测算法

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1 基本定义

该算法通过综合运用经验小波变换（Empirical Wavelet Transform, EWT）与长短期记忆神经网络（LSTM）实现了有效的数据模式识别与时间序列分析。

该方法以小波变换为基础构建了信号处理模型，在此框架下实现了对信号进行多分辨率分解以获取不同频段信息，并对各个频段进行特征分析。采用该方法后可将时间序列数据转换为多尺度的小波系数集合，并通过分析这些分析结果能够更精准地反映时间序列中的复杂模式与发展趋势。

LSTM被广泛应用于深度学习领域，并在处理长时间序列相关问题方面表现出色。其内部结构由遗忘门、输入门、输出门和存储单元组成，并且由于这些门控单元的作用机制复杂而高效。

基于EWT-LSTM的方法旨在将原始的时间序列数据经过EWT分析后分解为多个小波系数，并将这些小波系数被提供给LSTM网络作为输入特征。随后，在此过程中使用LSTM模型分别对这些小波系数进行预测。为了提高算法的有效性，在实现这一目标时构建了一系列独立运行的LSTM子网络，并为每个子网络采用了独特的初始参数配置和优化策