基于MATLABICEEMDAN_LSTM的神经网络模型时间序列预测算法

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1 基本定义

该时序预测算法通过融合优化后的完全扩展经验模体分解（ICEEMDAN）与长短期记忆神经网络（LSTM），实现了对复杂时间序列数据的有效建模与分析。

该算法是对CEEMDAN算法的一种改进，在研究者提出了一种新型的时间序列分析方法——改进型的经验模态分解法（即ICEEMDAN）。该方法的主要目标在于进一步提升内移函数（IMF）提取与分解过程的精确度，在具体实现过程中主要体现在两个方面：一是优化了噪声加入策略，并在此基础上设计了更为科学合理的分形特征提取策略；二是通过动态调节参数设置，在保持计算效率的同时显著提升了预测模型的效果表现。

在结构上与CEEMDAN-LSTM算法相似，在实现过程中同样遵循了一套系统的分析流程：首先通过ICEEMDAN方法对原始时间序列进行了分解处理，在此过程中生成了一系列固有模式函数（IMFs）以及一个残差序列；随后将每一个IMF分别作为独立的LSTM输入，在这一阶段系统会依次完成每一个IMF的具体特征提取；接着基于上述处理结果建立多个独立的LSTM网络结构，在这一环节各个网络